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公开(公告)号：CN109003679B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810687069.4
申请日：2018-06-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司 , 复旦大学附属华山医院北院
Abstract: 本发明公开了一种脑血管出血与缺血预测方法及装置，属于人工智能技术领域，方法包括步骤：S1、利用相关医疗病史数据构建第一训练数据集；S2、构建多个医疗数据预测模型，并使用所述第一训练数据集训练所述多个医疗数据预测模型；S3、利用脑部动脉医疗影像数据构建第二训练数据集；S4、构建多个医疗图像预测模型，并使用所述第二训练数据集训练所述多个医疗图像预测模型；S5、对训练好的所述多个医疗数据预测模型和训练好的所述多个医疗图像预测模型进行融合，以对目标患者的脑血管出血与缺血进行预测。本发明实施例可以实现对于患者是否会发生脑血管出血与缺血现象进行快速、准确地预测。
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公开(公告)号：CN109087306A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810686592.5
申请日：2018-06-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
CPC classification number: G06T7/11 , G06N3/0454 , G06T5/001 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开了动脉血管图像模型训练方法、分割方法、装置及电子设备，属于数字图像处理技术领域，动脉血管图像模型训练方法包括：S1、对获取到的DSA图像进行预处理，以构建动脉血管图像库；S2、对动脉血管图像库中的部分样本图像进行标注，以构建标注样本图像集；S3、构建卷积深度网络，并设置深度网络参数，生成初始动脉血管分割模型；S4、使用标注样本图像集训练初始动脉血管分割模型，生成动脉血管图像分割模型；S5、对于使用动脉血管图像分割模型分割动脉血管图像库中除部分样本图像之外的其他图像得到的血管目标图像，进一步进行标注，以对动脉血管图像分割模型进行迭代训练。本发明实施例能够较高精度地对DSA图像进行目标血管提取。
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公开(公告)号：CN108899075A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810686092.1
申请日：2018-06-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
CPC classification number: G16H30/40 , G06N3/0454 , G06T3/40 , G06T5/002 , G06T5/30 , G06T2207/20221 , G06T2207/30101
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的DSA图像检测方法、装置及设备，属于深度学习及数字图像处理技术领域。所述方法包括：对输入的DSA图像进行标注，获得标记好的训练样本；对所述训练样本进行预处理，获得训练数据集；利用所述训练数据集通过卷积神经网络进行训练，得到DSA图像检测网络模型；通过所述DSA图像检测网络模型对输入的待检测DSA图像进行检测，获得检测结果。本发明能够快速、准确地获得DSA图像检测结果，以便满足日趋增强和数量激增的医疗服务需求，解决了现有DSA图像进行观察、检测的低效率、费时费力和检测效果不甚满意等技术问题，在涉及医疗影像检测识别的诸多医疗领域具有广泛而良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109003679A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810687069.4
申请日：2018-06-28
Applicant: 众安信息技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种脑血管出血与缺血预测方法及装置，属于人工智能技术领域，方法包括步骤：S1、利用相关医疗病史数据构建第一训练数据集；S2、构建多个医疗数据预测模型，并使用所述第一训练数据集训练所述多个医疗数据预测模型；S3、利用脑部动脉医疗影像数据构建第二训练数据集；S4、构建多个医疗图像预测模型，并使用所述第二训练数据集训练所述多个医疗图像预测模型；S5、对训练好的所述多个医疗数据预测模型和训练好的所述多个医疗图像预测模型进行融合，以对目标患者的脑血管出血与缺血进行预测。本发明实施例可以实现对于患者是否会发生脑血管出血与缺血现象进行快速、准确地预测。
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