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公开(公告)号：CN114820652B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210363792.3
申请日：2022-04-07
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098
摘要： 本申请公开了一种乳腺X线图像局部质量异常区域的分割方法、装置及介质，所述方法包括：对所述待分割图像进行标准化处理，获得标准化图像；通过挤压激励残差网络对所述标准化图像进行特征提取，获得第一特征信息；通过空间金字塔池化对所述第一特征信息进行特征提取，获得第二特征信息；对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，获得第一分割结果；利用边缘细化网络对所述第一分割结果进行优化，获得与所述待分割图像对应的目标分割结果，应用本申请实施例提供的方法，更好地结合了图像中全局特征与局部特征，提升了模型的对多种不同乳腺X线图像质量局部异常分割的准确性。
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公开(公告)号：CN114881929A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210363803.8
申请日：2022-04-07
申请人： 北京医准智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种针对乳腺X线图像整体性质量异常的检测方法及装置，该方法将第一异常乳腺X线图像数据和正常乳腺X线图像数据组成第一训练样本数据；并将第二异常乳腺X线图像数据和正常乳腺X线图像数据组成第二训练样本数据；之后针对第一训练样本和第二训练样本：分别对第一训练样本和第二训练样本进行特征提取，得到对应第一特征图和对应第二特征图；最后对第一特征图和第二特征图分别施加对应权重，并将施加权重后的第一特征图和第二特征图特征融合，得到融合特征图；对多个融合特征图有监督分类训练，得到异常检测模型。由此，能够对乳腺X线图像整体性质量异常进行准确检测，从而减少了由于人为拍摄质量差对后续医生诊断造成的干扰。
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公开(公告)号：CN114862842A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210634176.7
申请日：2022-06-06
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/80 , G06V10/764
摘要： 本公开实施例提供了一种图像处理装置、电子设备及介质。该图像处理装置包括输入层、残差网络、特征融合层、肿块特征提取网络以及钙化特征提取网络。其中，输入层用于获得同一乳腺病灶区域在第一体位的第一图像以及在第二体位的第二图像。残差网络用于分别处理所述第一图像和所述第二图像，获得所述第一图像的第一特征和所述第二图像的第二特征。特征融合层用于融合所述第一特征和第二特征，得到融合特征。肿块特征提取网络用于处理所述融合特征，以确定肿块特征和第一恶性概率。钙化特征提取网络用于处理所述融合特征，以确定钙化特征和第二恶性概率。
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公开(公告)号：CN114710657A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210365256.7
申请日：2022-04-07
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： H04N17/00 , H04N19/154
摘要： 本发明公开了一种乳腺X线影像质量的评估系统及方法。所述评估系统包括采集模块、质量评估模块以及评估结果展示模块；所述采集模块，用于通过工作站采集待测乳腺X线视频，并将所述待测乳腺X线视频发送至所述质量评估模块；所述质量评估模块，用于对所述待测乳腺X线视频进行质量评估，得到评估结果；所述评估结果展示模块，用于接收所述质量评估模块的评估结果，并将所述评估结果通过一体机进行显示；由此能够对乳腺X线影像实现自动化质量检测，提高了乳腺X线影像质量检测的准确性，从而能够为技师拍摄影像提供即时反馈，进而为医生诊断提供合格的图像。
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公开(公告)号：CN115018795B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210650113.0
申请日：2022-06-09
申请人： 北京医准智能科技有限公司
摘要： 本公开提供一种医学影像中的病灶的匹配方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取第一医学影像和第二医学影像；基于第一医学影像的特征图、第二医学影像的特征图，分别得到第一医学影像中存在的至少一个第一病灶在第一医学影像中所处的位置、第二医学影像中存在的至少一个第二病灶在第二医学影像中所处的位置；基于各个第一病灶在第一医学影像中所处的位置和在第一医学影像的特征图中的特征、以及各个第二病灶在第二医学影像中所处的位置和在第二医学影像的特征图中的特征，确定在第一医学影像和第二医学影像中表示为同一待诊断部位的同一病灶的第一病灶和第二病灶。实现了两个医学影像中的匹配病灶的识别。
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公开(公告)号：CN115018795A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210650113.0
申请日：2022-06-09
申请人： 北京医准智能科技有限公司
摘要： 本公开提供一种医学影像中的病灶的匹配方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取第一医学影像和第二医学影像；基于第一医学影像的特征图、第二医学影像的特征图，分别得到第一医学影像中存在的至少一个第一病灶在第一医学影像中所处的位置、第二医学影像中存在的至少一个第二病灶在第二医学影像中所处的位置；基于各个第一病灶在第一医学影像中所处的位置和在第一医学影像的特征图中的特征、以及各个第二病灶在第二医学影像中所处的位置和在第二医学影像的特征图中的特征，确定在第一医学影像和第二医学影像中表示为同一待诊断部位的同一病灶的第一病灶和第二病灶。实现了两个医学影像中的匹配病灶的识别。
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公开(公告)号：CN114820652A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210363792.3
申请日：2022-04-07
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请公开了一种乳腺X线图像局部质量异常区域的分割方法、装置及介质，所述方法包括：对所述待分割图像进行标准化处理，获得标准化图像；通过挤压激励残差网络对所述标准化图像进行特征提取，获得第一特征信息；通过空间金字塔池化对所述第一特征信息进行特征提取，获得第二特征信息；对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，获得第一分割结果；利用边缘细化网络对所述第一分割结果进行优化，获得与所述待分割图像对应的目标分割结果，应用本申请实施例提供的方法，更好地结合了图像中全局特征与局部特征，提升了模型的对多种不同乳腺X线图像质量局部异常分割的准确性。
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公开(公告)号：CN114943717B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210612213.4
申请日：2022-05-31
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06V10/80 , G06N3/0464
摘要： 本申请公开了一种乳腺病灶检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：采用第一网络提取待检测乳腺断层影像的第一特征，及与待检测乳腺断层影像相邻的多张乳腺断层影像的第二特征；将第一特征及第二特征进行拼接，得到第三特征；采用第二网络对第三特征进行处理，得到第四特征；采用第三网络对第四特征进行处理，得到待检测乳腺断层影像对应的乳腺病灶检测结果。本申请实施例考虑了三维空间中不同层的乳腺断层影像之间的关联性，有效地利用到了待检测乳腺断层影像的三维上下文信息，可以大大地提升乳腺断层影像中乳腺病灶的检测准确性。
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公开(公告)号：CN113920068B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202111125524.X
申请日：2021-09-23
申请人： 北京医准智能科技有限公司
摘要： 本申请公开一种基于人工智能的身体部位检测方法、装置及电子设备，身体部位检测方法包括：对初始图像进行图像分割，得到目标图像；对目标图像进行处理，得到用于指示身体部位的掩膜；利用掩膜确定目标图像中的第一身体部位；对第一身体部位的图像进行处理，得到目标图像中的第二身体部位。其中，第一身体部位和第二身体部位基于身体检测模型确定。本申请通过标记有身体部位标签的样本训练身体检测模型，最终利用训练完成的身体检测模型检测医学影像中的身体部位。
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公开(公告)号：CN114943717A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210612213.4
申请日：2022-05-31
申请人： 北京医准智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06N3/04
摘要： 本申请公开了一种乳腺病灶检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：采用第一网络提取待检测乳腺断层影像的第一特征，及与待检测乳腺断层影像相邻的多张乳腺断层影像的第二特征；将第一特征及第二特征进行拼接，得到第三特征；采用第二网络对第三特征进行处理，得到第四特征；采用第三网络对第四特征进行处理，得到待检测乳腺断层影像对应的乳腺病灶检测结果。本申请实施例考虑了三维空间中不同层的乳腺断层影像之间的关联性，有效地利用到了待检测乳腺断层影像的三维上下文信息，可以大大地提升乳腺断层影像中乳腺病灶的检测准确性。
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