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公开(公告)号：CN118380054B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410455118.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 四川大学华西医院 , 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了大队列宏基因组的条件致病菌的识别方法、装置及存储介质，涉及深度学习和生物信息学技术领域。本发明提出的深度学习网络采用分层(或分阶)识别策略，构建从单个物种到多个物种间的条件致病菌识别方法，与现有技术相比，本发明提供的条件致病菌的识别方法能更准确地识别条件致病菌的交互作用。通过分析多个物种间的复杂交互网络结构，来识别条件致病菌之间的相互作用模式，这有助于更全面地揭示微生物在疾病发生和发展中的作用，进而为临床诊断和治疗进行更精细的内因解读，有助于临床诊断和治疗策略的制定。
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公开(公告)号：CN118864945A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410878021.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明的实施例提供了一种数据分类模型训练方法、数据分类方法、电子设备及存储介质，涉及超声图像处理技术领域。通过获取淋巴结超声图像数据集，将各有标注图像输入数据分类模型，得到预测结果，并计算出各预测结果与良恶性标签的监督损失，将各无标注图像进行扰动变换，得到无标注扰动图像，将各无标注扰动图像输入数据分类模型，得到预测分布，并计算出无监督损失，根据监督损失以及无监督损失，计算得到整体损失，根据整体损失对数据分类模型的参数进行更新，得到更新后的数据分类模型，利用更新后的数据分类模型对待检测淋巴结超声图像进行分类，通过未标注的淋巴结超声图像信息，提高了数据分类模型的分类准确性。
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公开(公告)号：CN118762173A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410519546.1
申请日：2024-04-28
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力自蒸馏的淋巴结结节超声图像小目标分割系统，涉及图像分割技术领域，通过构建包括U‑net网络、单层卷积神经网络以及自蒸馏监督模块的分割模型，通过自蒸馏监督模块对模型编码的结节特征和原始图像中的结节区域进行注意力指导计算，用大结节的特征信息补偿特征图分辨率降低带来的信息损失，由于结节区域成像的相似性，结节图像映射可以指导结节特征映射的特征对齐关系，量化每个输入图像和相应特征图之间的关系，将大结节区域学习到的特征知识蒸馏给小结节区域，进而提高淋巴结结节分割中小结节的分割性能，提升模型对不同尺寸结节检测的鲁棒性和泛化性，更好地适应不同领域的数据集和实际临床场景。
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公开(公告)号：CN117274228B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202311387976.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习血吸虫肝病超声图像风险分级系统，涉及超声图像风险分级技术领域，该系统可以快速准确地对肝脏超声图像进行是否由血吸虫感染引起的肝病判断，并针对血吸虫肝病超声图像预测疾病风险，为医生提供诊断建议，辅助医生作出决策治疗。采用Resnet101作为血吸虫肝脏超声与其他肝脏超声病症的分类网络，判断肝脏超声病症图像是否由血吸虫感染引起，采用ConVit作为血吸虫肝病超声图像风险分级网络，该风险分级网络可以准确快速对血吸虫肝病超声图像特征提取和计算，最后通过softmax函数对肝脏超声图像进行疾病风险判断，进而帮助医生更准确地进行诊断和评估。
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公开(公告)号：CN118587491A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410707219.9
申请日：2024-06-03
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/44
Abstract: 本申请提供一种腋窝淋巴结预测模型的训练方法、腋窝淋巴结的预测方法，该腋窝淋巴结预测模型的训练方法的一具体实施方式包括：获取样本图像对以及所述样本图像对所对应的真实标签；所述样本图像对包括同一腋窝淋巴结的超声造影样本图像和灰度超声样本图像；所述真实标签表征所述腋窝淋巴结是转移性淋巴结或者非转移性淋巴结；将所述样本图像对作为输入，将所述真实标签作为期望输出训练腋窝淋巴结预测模型，得到训练后的腋窝淋巴结预测模型。该方法能够提高腋窝淋巴结的预测准确性。
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公开(公告)号：CN118285835A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410416939.X
申请日：2024-04-08
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
Abstract: 本申请提供一种超声扫查完整度预测方法、系统及装置，其中超声扫查完整度预测方法包括：根据超声扫查图像序列及其对应的惯性信息，获取超声探头的运动信息；根据运动信息，确定超声扫查图像序列所对应的探头空间姿态信息；根据探头空间姿态信息，确定目标物探查区域；根据目标物探查区域在目标物中的占比，获取超声扫查完整度。上述方案一方面，相较于相关技术中依赖于人员经验以及主观判断的方式，上述方案利用超声探头的空间姿态信息确定探头所探测到的目标物探查区域，从而根据目标物探查区域客观地确定超声扫查完整度，有利于改善超声扫查完整度的预测准确率；另一方面，上述方案的自动化程度较高，有利于改善超声扫查完整度的预测效率。
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公开(公告)号：CN118196495A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410304270.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 四川大学华西医院 , 脉得智能科技(无锡)有限公司
Abstract: 本申请提供一种目标分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取针对同一目标对象采集的超声灰阶图像和超声造影图像；对超声灰阶图像进行特征提取，获得灰阶特征，并对超声造影图像进行特征提取，获得造影特征；对灰阶特征和造影特征进行特征融合，获得融合特征；对融合特征进行分类，获得目标对象的类别。在上述方案的实现过程中，通过对同一目标对象采集的超声灰阶图像提取出的灰阶特征和超声造影图像提取出的造影特征进行特征融合，获得融合特征，并对所述融合特征进行分类，从而有效地利用了灰阶特征和造影特征在不同模态之间的互补信息，且有效地利用图像表征的多样性来提高了对图像进行分类的正确率。
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公开(公告)号：CN117095177B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311068875.0
申请日：2023-08-23
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06N3/047 , G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供一种肾脏图像定位方法、装置和电子设备，该方法的一具体实施方式包括：获取待处理视频；所述待处理视频包括多帧与肾脏相关的超声图像；利用分割网络分割所述待处理视频，得到肾脏视频；其中，所述分割网络基于多尺度注意力机制分割所述待处理视频；利用定位模型定位出所述肾脏视频中的目标超声图像；其中，所述定位模型根据所述肾脏视频的视频流特征以及所述肾脏视频所包括的多帧肾脏分割图像定位出所述目标超声图像。该方法可以定位出较为准确的目标超声图像。
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公开(公告)号：CN117496563A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410004041.1
申请日：2024-01-03
Applicant: 脉得智能科技(无锡)有限公司
IPC: G06V40/14 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种颈动脉斑块易损性分级方法、装置、电子设备及存储介质，其中，颈动脉斑块易损性分级方法包括：获取待分级斑块的超声造影图像；采用分级模型的特征提取子模型，提取超声造影图像的分类特征图；采用分级模型的分类子模型，根据分类特征图获取待分级斑块的斑块易损性分级结果。上述方案采用第一预设权重阈值弱化钙化点显影特征对分类特征图的影响，采用第二预设权重阈值弱化钙化点显影特征对通道信息交互的影响，提高斑块内微血管的识别准确率，有利于改善斑块易损性分级的准确性。
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公开(公告)号：CN118196495B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410304270.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 四川大学华西医院 , 脉得智能科技(无锡)有限公司
Abstract: 本申请提供一种目标分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取针对同一目标对象采集的超声灰阶图像和超声造影图像；对超声灰阶图像进行特征提取，获得灰阶特征，并对超声造影图像进行特征提取，获得造影特征；对灰阶特征和造影特征进行特征融合，获得融合特征；对融合特征进行分类，获得目标对象的类别。在上述方案的实现过程中，通过对同一目标对象采集的超声灰阶图像提取出的灰阶特征和超声造影图像提取出的造影特征进行特征融合，获得融合特征，并对所述融合特征进行分类，从而有效地利用了灰阶特征和造影特征在不同模态之间的互补信息，且有效地利用图像表征的多样性来提高了对图像进行分类的正确率。
