公开(公告)号：CN111640124A

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN202010450505.3

申请日：2020-05-25

申请人： 浙江同花顺智能科技有限公司

发明人： 谌明 ,  许卫东 ,  金朝汇 ,  徐阳 ,  汪纯 ,  金佳燕

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明实施例公开了一种血管提取方法、装置、设备及存储介质，其中，血管提取方法包括：对目标血管对应的原始医学图像三维数据进行预处理，得到目标医学图像三维数据；基于预先训练的预提取深度神经网络模型和目标医学图像三维数据，确定目标血管对应的目标血管种子点；基于目标血管种子点、跟踪停止约束条件以及预先训练的预测深度神经网络模型，对目标医学图像三维数据进行目标血管跟踪，得到目标血管，本发明实施例的技术方案结合深度神经网络模型和基于种子点的跟踪方法，能够从医学图像中提取出完整且清晰的目标血管。

公开(公告)号：CN111640124B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202010450505.3

申请日：2020-05-25

申请人： 浙江同花顺智能科技有限公司

发明人： 谌明 ,  许卫东 ,  金朝汇 ,  徐阳 ,  汪纯 ,  金佳燕

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明实施例公开了一种血管提取方法、装置、设备及存储介质，其中，血管提取方法包括：对目标血管对应的原始医学图像三维数据进行预处理，得到目标医学图像三维数据；基于预先训练的预提取深度神经网络模型和目标医学图像三维数据，确定目标血管对应的目标血管种子点；基于目标血管种子点、跟踪停止约束条件以及预先训练的预测深度神经网络模型，对目标医学图像三维数据进行目标血管跟踪，得到目标血管，本发明实施例的技术方案结合深度神经网络模型和基于种子点的跟踪方法，能够从医学图像中提取出完整且清晰的目标血管。

公开(公告)号：CN111681218A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010490824.7

申请日：2020-06-02

申请人： 浙江同花顺智能科技有限公司

发明人： 金朝汇 ,  韩军 ,  汪纯 ,  金佳燕 ,  许卫东 ,  徐阳 ,  卢杰

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 本发明实施例公开了一种骨折识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取原始采集图像和至少一组骨折生成参数，并基于所述原始采集图像和各骨折生成参数确定目标样本骨折图像；基于所述目标样本骨折图像对初始增补骨折识别模型进行迭代训练，直到得到训练完成的增补骨折识别模型。本发明实施例通过目标样本骨折图像对增补骨折识别模型进行迭代训练，解决了骨折识别模型训练时的骨折样本不足的问题，提高了骨折样本的覆盖广度，也提高了骨折识别模型的召回率和识别精度，降低了人工成本和时间成本。