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[发明专利]一种超声图像处理显示方法、系统及存储介质-CN202011635743.8有效
发明人：陈宗喜 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种超声图像处理显示方法、系统、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，所述方法通过对获取的动态视频流进行处理得到单帧图像；间隔预定数量的图像帧对所述单帧图像进行抽帧得到抽帧图像；对比所述抽帧图像的当前帧和后面第30帧图像的像素是否相同；若相同则截取当前图像以用于识别，若不同则切换动态图像识别，实现自动判断是否需要由动态视频截取图像，是否要跳转到动态视频模式，无需医生干预，提高诊断效率。
一种超声图像处理显示方法系统存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络端对端推理计算冠状动脉钙化比的方法-CN202010409863.X有效
发明人：杜强;李剑楠;郭雨晨;聂方兴;张兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络端对端推理计算冠状动脉钙化比的方法。该方法包括：确定要输入的CT图像组；然后将该CT图像组切分成方格3D图像；将该图像的信息输入到神经网络中来提取抽象特征；经过第一全连接层来进行该图像是否是心脏的神经网络训练；经过第二全连接层来进行该图像是否有冠脉的神经网络训练；经过第三全连接层来进行该图像具有的冠脉中是否有钙化的神经网络训练；经过第四全连接层来进行该图像具有的冠脉所在的位置的神经网络训练；经过第五全连接层来进行该图像具有的冠脉的钙化比例的神经网络训练。本发明解决了如何模拟影像科医生在判断病例的钙化过程当中进行多个判定的问题，提供了能够进行层层推理的端对端的神经网络。
基于卷积神经网络推理计算冠状动脉钙化方法

[发明专利]基于深度学习的新冠肺炎患者康复时间预测方法及系统-CN202010666696.7有效
发明人：杜强;高泽宾;郭雨晨;聂方兴;张兴;唐超 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的新冠肺炎患者康复时间预测方法及系统，该发方法包括获取新型冠状病毒肺炎患者的多天的CT序列图像，对多天的CT序列图像进行预处理；分别输入至肺叶分割模型和肺炎分割模型，分别提取多天的肺叶区域面积与病灶区域面积；通过多天的病灶区域面积与肺叶区域面积的比值计算获得多天的病变区域面积比例值；使用多天的病变区域面积比例值R拟合高斯过程模型，预测新型冠状病毒肺炎患者康复时间。本发明以Densenet做backbone的DeepLab V3+框架和3D UNet架构进行肺叶和肺炎区域的分割，分割快速有效，且高斯过程可以准确预测病人的康复时间，为医疗资源分配作参考。
基于深度学习肺炎患者康复时间预测方法系统

[发明专利]病理图像处理的方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110642832.3有效
发明人：杜强;王晓勇;牟晓勇;聂方兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及一种病理图像处理的方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：对待处理的病理图像进行目标检测，得到目标检测结果，然后将目标检测结果通过细粒度分类模型进行甲状腺结节成分识别处理，得到甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第一概率信息，然后基于甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第一概率信息，以及甲状腺结节信息中包含的各个像素分别对应的像素信息，确定甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第二概率信息，然后根据甲状腺结节信息所对应的结节成分所属类别的第二概率信息，确定甲状腺结节信息中所对应的甲状腺结节成分所属类别。本申请可以得到甲状腺结节的更为精细的特征，以辅助医生进行准确的诊断。
病理图像处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]病理图像的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110644753.6有效
发明人：杜强;王晓勇;牟晓勇;聂方兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及一种病理图像的处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：对待处理的病理图像进行目标检测，得到目标检测结果，然后将目标检测结果通过双线性卷积神经网络进行甲状腺结节回声类型识别处理，得到甲状腺结节所属回声类别的第一概率信息，然后基于甲状腺结节信息所对应的结节所属回声类别的第一概率信息，以及甲状腺结节信息中所包含的各个像素分别对应的像素信息，确定甲状腺结节信息所对应的结节所属回声类别的第二概率信息，然后基于甲状腺结节信息所对应的结节所属回声类别的第二概率信息，确定甲状腺结节信息所对应结节所属回声类别。本申请可以得到关于甲状腺结节的更为精细化的特征，进而可以辅助医生准确诊断。
病理图像处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络模型集成的乳腺癌图像自动识别方法-CN202010356378.0有效
发明人：杜强;黄丹;郭雨晨;聂方兴;张兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络模型集成的乳腺癌图像自动识别方法。该方法包括：步骤1：对原始乳腺癌病理图像进行降噪处理以排除该原始乳腺癌病理图像中的无用信息，以获得降噪处理后的图像；步骤2：使用SinGAN处理降噪处理后的图像以生成数据，对该数据进行数据增强；步骤3：基于ResNet网络、DenseNet网络和SENet网络进行训练，构建自动识别模型；步骤4：对于所识别的结果进行集成。本发明解决了在乳腺癌自动识别中仅利用单张图像识别病理类别，而丢失多张图像带有的信息的问题，应用深度学习图像自动识别技术，自动从多张乳腺癌影像中学习图像特征，以一种端对端的模型集成方法完成乳腺癌自动识别任务。
基于卷积神经网络模型集成乳腺癌图像自动识别方法

[实用新型]一种基于FPGA嵌入式系统的超声合成孔径成像系统-CN202120071181.2有效
发明人：杜强;邹文博;陈宗喜;聂方兴;张龙 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种基于FPGA嵌入式系统的超声合成孔径成像系统。包括：现场可编程门阵列，用于输出第一调控指令；超声脉冲发生器根据第一调控指令发射超声脉冲信号；超声探头换能器用于接收超声脉冲信号并发射超声波和接收超声回波信号；模拟开关，第一调控指令控制模拟开关切换超声脉冲信号和超声回波信号；模拟前端，用于将超声回波信号转换为超声回波数字信号，并输出超声回波数字信号；用于储存超声回波数字信号，并将超声回波数字信号转变为超声图像数字信号。该基于FPGA嵌入式系统的超声合成孔径成像系统改善了现有技术中实现超声模态数据流会产生与并行性、数据吞吐量、计算量较大且实时性较差的问题。
一种基于 fpga 嵌入式系统超声合成孔径成像

[实用新型]一种便携式无线超声诊断系统及装置-CN202120149715.9有效
发明人：杜强;邹文博;陈宗喜;聂方兴;张龙 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种便携式无线超声诊断系统及装置。包括：电源，其用于供电；按键开关，用于控制所述电路的通断；现场可编程门阵列，输出第一调控指令；超声脉冲发生器，根据第一调控指令发射超声脉冲信号；超声探头换能器，用于接收超声脉冲信号并发射超声波和接收超声回波；模拟开关，第一调控指令控制模拟开关切换超声脉冲信号和超声回波信号；模拟前端，将超声回波转换为超声回波数字信号，并输出超声回波数字信号；用于将超声回波数字信号转变为超声图像数字信号，并输出超声图像数字信号。该便携式无线超声诊断系统改善了现有技术中超声诊断系统不适合野外等复杂环境使用的问题。
一种便携式无线超声诊断系统装置

[实用新型]一种共享医疗智慧检测装置-CN202120595047.2有效
发明人：杜强;邹文博;张龙;陈宗喜 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种共享医疗智慧检测装置，该装置包括，交互模块、充电模块、通信模块、RFID识别模块、主控模块、智能卡锁模块、医疗检测模块和服务器模块；本实用新型检测便捷、移动方便，可以大大提高急诊医生诊断效率，在急诊科室配备共享智慧检测装置，医生可以及时地获取检测仪器为病人迅速诊断。临床科室配备共享智慧检测装置，使得各类检测仪器在临床科室得到普及。病房配备共享智慧检测装置，床旁检测十分便捷，各类检测仪器在查房时的床旁随访和介入病房中都可以作为最初的筛查工具。
一种共享医疗智慧检测装置

[发明专利]基于深度学习的肺结节分割计算方法、装置及系统-CN202010328128.6有效
发明人：杜强;高泽宾;郭雨晨;聂方兴;张兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的肺结节分割计算方法、装置及系统，所述方法包括：获取同一个肺结节的多张电子计算机断层扫描CT图像，其中，所述多张CT图像为3D序列数据；将所述多张CT图像输入到预先训练好的W型卷积神经网络结构WNet中，并获取所述多张CT图像的分割结果；根据所述分割结果和CT图像的空间分辨率计算肺结节的直径和体积。本发明可以快速分割结节，并在分割结果之上自动测量肺结节的直径和体积等参数，辅助医生进行诊断，提高肺结节的自动化辅助诊疗水平。
基于深度学习结节分割计算方法装置系统

[发明专利]纵隔肿物识别方法、系统及装置-CN202110691215.2有效
发明人：杜强;高泽宾;郭雨晨;聂方兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种纵隔物识别方法、系统及装置，所述方法包括如下步骤：S1、对纵隔肿物的CT图像进行预处理；S2、对预处理后的CT图像取连续的多个切片，并将每个切片处理成多个窗宽窗位的矩阵；S3、将处理成多个窗宽窗位的矩阵的多个切片输入两级自注意力机制的2.5DUNet前，对所述多个切片分组卷积，然后输入两级自注意力机制模块进行融合，得到识别结果。本发明使用了深度学习并结合注意力机制，同时利用了2D和3D的优势，因此模型精度较高、推理速度快；此外，由于数据库规模较大，其泛化性能可以得到保障。
纵隔识别方法系统装置

[发明专利]甲状腺结节边缘征象分类方法、装置和系统-CN202110653029.X在审
发明人：杜强;严亚飞;王晓勇;牟晓勇;聂方兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种甲状腺结节边缘征象分类方法、装置和系统，该方法包括：获取甲状腺超声图像训练集；构建卷积神经网络模型；以训练集中的甲状腺超声图像作为卷积神经网络模型的输入、以分类结果作为卷积神将网络模型的输出，训练卷积神经网络模型；根据卷积神经网络模型对待处理甲状腺超声图像中甲状腺结节边缘征象进行分类。本申请能够辅助医生完成对甲状腺结节边缘征象的分类，避免了因边缘征象分类不够准确而导致TI‑RADS定级错误所引起的不必要的穿刺手术，减轻了病人身体、金钱和精神上的负担。
甲状腺结节边缘征象分类方法装置系统

[发明专利]基于深度神经网络的US-CT图像分割方法及装置-CN202110265875.4有效
发明人：杜强;李德轩;郭雨晨;聂方兴;唐超;张兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于深度神经网络的US‑CT图像分割方法及装置，方法包括：从获取的视频流数据中抽取一帧图像数据进行预处理后存入raw_img寄存器中；从raw_img寄存器中获取存储的一帧图像数据并利用预先构建的推理模型进行推理得到推理结果；对所述推理结果进行后处理后显示输出。本申请实现了一个小型、灵活、可扩展的深度学习推理框架，该框架支持任意类型的模型，任意结构的模型，可以完成分类、检测和分割任务，可以在本机或者在服务器上推理，可以推理图片、视频文件、网络视频或摄像头。
基于深度神经网络 us ct 图像分割方法装置

[发明专利]一种基于三维注意力机制的肺结节分割方法及装置-CN202110482170.8在审
发明人：杜强;陈相儒;郭雨晨;聂方兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维注意力机制的肺结节分割方法及装置，所述方法包括：对输入的图像数据集进行图像归一化和图像增强处理；将3D注意力机制算法3D Attention加入到密集连接的分类神经网络DenseNet首次下采样层以及最后一次下采样层进行融合，构建3D Attention Wnet模型；将处理后的图像数据集输入所述3D Attention Wnet模型，基于预先设置的训练参数进行密集连接的卷积操作，并输出不同特征图下的分割结果；将输出的分割结果求平均值后再进行二值化，得到最终结节分割结果。本发明能够更加注意到小结节的部分，使得分割更加精准。
一种基于三维注意力机制结节分割方法装置

[发明专利]基于三维图像的目标检测方法、装置及电子设备-CN202110716725.0在审
发明人：杜强;王思其;陈相儒;牟晓勇;聂方兴 -专利权人： 北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于三维图像的目标检测方法、装置及电子设备，其包括：通过获取待检测的三维图像，然后将待检测的三维图像通过训练后的网络模型进行目标检测，其中，训练后的网络模型是通过正样本特征点和负样本特征点对预设网络模型进行训练后得到的，正样本特征点和负样本特征点为三维样本图像对应的每个特征图中的各个特征点到样本图像标签的中心点的偏移量确定出的，偏移量包括：深度偏移量、宽度偏移量和高度偏移量。本申请可以使得对小目标进行目标检测的模型可以获取到正样本特征点，以进行模型训练，进而可以提高训练后的模型在对小目标进行目标检测的准确度。
基于三维图像目标检测方法装置电子设备

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