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公开(公告)号：CN112801964B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202110076124.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质，获取逐层输入的目标图像，所述目标图像为肺部CT图像；将所述目标图像输入至训练好的多类别分割模型中，得到多类别分割图像和单一类别分割图像，所述多类别分割图像用于指示所述目标图像中至少一部分区域的所属类型标签，所述单一类别分割图像用于指示所述目标图像中包含的感兴趣区域；利用所述单一类别分割图像对所述多类别分割图像进行筛选，得到所述目标图像中感兴趣区域的所属类型标签，在不损失特征的情况下，有效提高图像处理速度。
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公开(公告)号：CN113180737A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110490447.1
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的卵圆孔闭合检测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取检测对象在至少两种模态下的超声心动视频，超声心动视频包括至少一个切面；对超声心动视频进行预处理，提取超声心动视频中的每一视频帧；将每一视频帧输入训练好的卷积神经网络模型，确定检测对象的卵圆孔闭合状态检测结果，其中，该卷积神经网络模型包括第一检测模型和与第一检测模型相连的第二检测模型。该技术方案无需人工干预，由于使用了第一检测模型和第二检测模型，能够准确且更全面地识别超声心动视频中的心脏影像特征，有效减少医生的工作量，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN112801964A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110076124.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质，获取逐层输入的目标图像，所述目标图像为肺部CT图像；将所述目标图像输入至训练好的多类别分割模型中，得到多类别分割图像和单一类别分割图像，所述多类别分割图像用于指示所述目标图像中至少一部分区域的所属类型标签，所述单一类别分割图像用于指示所述目标图像中包含的感兴趣区域；利用所述单一类别分割图像对所述多类别分割图像进行筛选，得到所述目标图像中感兴趣区域的所属类型标签，在不损失特征的情况下，有效提高图像处理速度。
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公开(公告)号：CN113180737B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110490447.1
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于人工智能的卵圆孔闭合检测方法、系统、设备及介质，该方法包括：获取检测对象在至少两种模态下的超声心动视频，超声心动视频包括至少一个切面；对超声心动视频进行预处理，提取超声心动视频中的每一视频帧；将每一视频帧输入训练好的卷积神经网络模型，确定检测对象的卵圆孔闭合状态检测结果，其中，该卷积神经网络模型包括第一检测模型和与第一检测模型相连的第二检测模型。该技术方案无需人工干预，由于使用了第一检测模型和第二检测模型，能够准确且更全面地识别超声心动视频中的心脏影像特征，有效减少医生的工作量，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN112766377B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110077126.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 中国人民解放军总医院 , 北京安德医智科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种左心室磁共振影像智能分类方法、装置、设备和介质，方法包括：获取检测对象的第一数据对应的第一词嵌入向量、第二数据对应的第二词嵌入向量、第三数据拼接成的数值特征向量；提取检测对象心脏磁共振影像中的短轴视频和长轴视频，并预处理得到目标视频数据；拼接将上述三个向量输入至第一特征分析模型得到第一特征分析结果和将目标视频数据输入至第二特征分析模型，得到第二特征分析结果，得到第三特征分析结果，并输入至第三特征分析模型，得到检测对象的左心室图像的分类概率值。该方法利用多序列核磁影像数据和临床数据共同作出分类预测，结果更可靠精确，并且不需要复杂的后处理流程，不存在累计误差，提高了鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113487665B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110622528.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种管腔缺口的测量方法、装置、设备和介质，其中，一种管腔缺口的测量方法，包括：获取目标图像，对目标图像进行预处理，获得输入图像；根据管腔缺口的位置获取所述输入图像的关心区域；将所述关心区域输入至路径提取模型，获取路径热图，所述路径提取模型用于获取所述关心区域中各像素点的管腔边界；根据所述路径热图，确定穿越缺口路径的起点和终点；基于路径搜索方法，获取所述起点和终点之间的最优穿越缺口路径；根据所述最优穿越缺口路径，获得缺口的待测长度值。
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公开(公告)号：CN113256592B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110628366.3
申请日：2021-06-07
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种图像特征提取模型的训练方法、系统及装置，其中，一种图像特征提取模型的训练方法，包括：获取影像样本集，针对每一影像样本随机获取若干单帧图像；按照预定策略对每一所述单帧图像进行预处理，获得多个图像样本；将所述多个图像样本输入至特征提取网络架构中，所述特征提取网络架构由若干特征提取模型组建，通过所述特征提取模型获得每一所述图像样本的特征图；构建损失模型，基于所述多个图像样本的特征图构建训练样本，通过自监督方式对损失模型进行训练，获得所述训练样本的损失函数；利用所述损失函数更新所述特征提取模型的参数，以完成所述特征提取模型的训练。
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公开(公告)号：CN113222985B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202110622644.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备和介质，其中，一种图像处理方法包括：获取待评价的目标医学影像，将所述目标医学影像分解为连续单帧图像；针对每张所述单帧图像，按照变换规则进行处理，得到至少一张与所述单帧图像对应的变换图像；将所述单帧图像和其对应的至少一张所述变换图像输入至训练好的分割模型，得到所述单帧图像对应的第一概率估计值和每张所述变换图像对应的第二概率估计值；基于所述第一概率估计值和所述第二概率估计值，计算所述单帧图像的质量分数。本申请提供的图像处理方法实现了无监督方式的图像质量评估过程，并且使得该图像质量评估过程更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN113487665A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110622528.2
申请日：2021-06-04
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种管腔缺口的测量方法、装置、设备和介质，其中，一种管腔缺口的测量方法，包括：获取目标图像，对目标图像进行预处理，获得输入图像；根据管腔缺口的位置获取所述输入图像的关心区域；将所述关心区域输入至路径提取模型，获取路径热图，所述路径提取模型用于获取所述关心区域中各像素点的管腔边界；根据所述路径热图，确定穿越缺口路径的起点和终点；基于路径搜索方法，获取所述起点和终点之间的最优穿越缺口路径；根据所述最优穿越缺口路径，获得缺口的待测长度值。
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公开(公告)号：CN113256592A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110628366.3
申请日：2021-06-07
Applicant: 中国人民解放军总医院
Abstract: 本申请公开了一种图像特征提取模型的训练方法、系统及装置，其中，一种图像特征提取模型的训练方法，包括：获取影像样本集，针对每一影像样本随机获取若干单帧图像；按照预定策略对每一所述单帧图像进行预处理，获得多个图像样本；将所述多个图像样本输入至特征提取孪生网络架构中，所述特征提取孪生网络架构由若干特征提取模型组建，通过所述特征提取模型获得每一所述图像样本的特征图；构建损失模型，基于所述多个图像样本的特征图构建训练样本，通过自监督方式对损失模型进行训练，获得所述训练样本的损失函数；利用所述损失函数更新所述特征提取模型的参数，以完成所述特征提取模型的训练。
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