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公开(公告)号:CN115937192A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211723422.2
申请日:2022-12-30
申请人: 北京航空航天大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06T7/194 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开一种无监督视网膜血管分割方法、系统及电子设备,涉及图像处理技术领域。本发明提供的无监督视网膜血管分割方法,通过采用由多模态视网膜血管数据集训练编码器和分割器得到血管分割模型,能够精确得到输入的视网膜图像的血管分割结果。并且,由于本发明在多模态视网膜血管数据集进行模型的无监督训练,使得训练得到的血管分割模型能够直接应用在各种目标学域数据集上。
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公开(公告)号:CN115984598A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211188663.1
申请日:2022-09-28
申请人: 北京航空航天大学
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/75 , G16H30/00 , G16H50/50 , G16H50/20 , G16H70/60 , G06F30/28 , A61B8/06 , A61B8/08
摘要: 本发明公开了一种基于无创压力容积环的分类方法、系统、电子设备及介质,涉及人工智能领域,该方法包括:获取待测者的至少一个心动周期的心动图;心动图为标准化经胸超声心动图;从待测者的至少一个心动周期的心动图中提取心室的心内膜边界,得到待测者的左心室容积曲线;根据待测者的左心室容积曲线,利用时变弹性模型,确定待测者的左心室压力容积环;从待测者的左心室压力容积环中获取待测者的心脏流体动力学参数;利用分类算法构建分类预测模型;将待测者的心脏流体动力学参数输入训练好的分类预测模型,确定预测分类结果。本发明能够根据心脏超声图像建立无创压力容积环,并通过无创压力容积环进行分类。
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公开(公告)号:CN115937192B
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202211723422.2
申请日:2022-12-30
申请人: 北京航空航天大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06T7/194 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要: 本发明公开一种无监督视网膜血管分割方法、系统及电子设备,涉及图像处理技术领域。本发明提供的无监督视网膜血管分割方法,通过采用由多模态视网膜血管数据集训练编码器和分割器得到血管分割模型,能够精确得到输入的视网膜图像的血管分割结果。并且,由于本发明在多模态视网膜血管数据集进行模型的无监督训练,使得训练得到的血管分割模型能够直接应用在各种目标学域数据集上。
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