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[发明专利]基于双模态CT的甲状旁腺术前定位方法和装置-CN202310655914.0有效
发明人：王晓梅;张耀;张仕侨 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明涉及甲状旁腺术前定位技术，公开了基于双模态CT的甲状旁腺术前定位方法和装置，其包括甲状旁腺原始图像IMG原始的获取，甲状旁腺掩码图像IMG掩码的获取，甲状旁腺高斯热图IMG热图的获取，甲状旁腺术前定位模型的训练，损失函数L的计算，甲状旁腺模型IMG预测的预测，通过上述训练得到的3D语义分割模型对甲状旁腺原始图像IMG原始进行处理，获得甲状旁腺模型IMG预测的预测；不同的甲状旁腺图像IMG输出的输出。本发明基于平扫CT和增强CT双模态数据，利用3D语义分割算法，实现甲状旁腺的术前定位及可视化，辅助医生更好地识别甲状旁腺，预测结果以二维或三维图像展示有利于医生观察确认。
基于双模 ct 甲状旁腺定位方法装置

[外观设计]玻片架-CN202230824674.9有效
发明人：王晓梅;张仕侨;陈方兴;章万韩 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： 24-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：玻片架。2.本外观设计产品的用途：主要用于将病理玻片对齐的架子。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
玻片架

[发明专利]一种基于二维影像的三维CT影像病灶重建方法-CN202211619803.6在审
发明人：王晓梅;蔡博君;胡宏翔;张仕侨;章万韩 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及三维影像处理技术领域，具体涉及一种基于二维影像的三维CT影像病灶重建方法，包括：S1：分别获取对应于患者的病灶区域的二维CT影像和三维CT影像；三维CT影像为多个图像帧组成的图像序列，图像序列于中间位置的图像帧为X‑Y轴中央帧S2：自二维CT影像中分割得到病灶区域的病灶图像；S3：将病灶图像映射至X‑Y轴中央帧得到第一标注；S4：根据第一标注和三维CT影像构建对应于病灶区域的病灶模型。有益效果在于：通过选取X‑Y轴中央帧，并将二维CT影像中的病灶图像映射至X‑Y轴中央帧上，实现了对病灶图像的标注转移；随后，依照第一标注对图像序列进行处理，从而完成了对病灶区域的完整标注，以此来构建病灶模型，实现了较好的图像重建效果。
一种基于二维影像三维 ct 病灶重建方法

[发明专利]一种病理切片图像的标注转移方法及训练集生成方法-CN202210862189.X在审
发明人：章万韩;张仕侨;蔡博君;朱逢亮;黄米莲;王季勇;韩津;王晓梅 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能训练技术领域，具体涉及一种病理切片图像的标注转移方法，包括：S1：针对同一病理玻片分别获取第一扫描图像和第二扫描图像；S2：获取标注框的位置信息，根据位置信息和扫描参数对第二扫描图像进行扫描生成多幅待匹配图像；S3：对待匹配图像和图像块进行特征匹配，生成匹配图及匹配点；S4：获取标注框的一组对角点，于匹配图中获取对应的匹配角点组，并根据匹配角点组生成匹配框；S5：当所述匹配点在所述匹配框中时生成标注内容。本发明的有益效果在于：通过在转移标注的过程中生成匹配点，并通过转移对角点生成对角点组，实现了对匹配点的校验过程，有效避免了仅根据特征识别容易发生误匹配的问题，提高了标注转移的准确度。
一种病理切片图像标注转移方法训练生成

[发明专利]图像识别模型的生成方法及装置-CN202111302552.4有效
发明人：王晓梅;张仕侨;章万韩;蔡博君;朱逢亮;范晓华 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像识别模型的生成方法及装置。其中，该方法包括：利用第一图像识别模型对第二训练数据集中未标注数据进行处理，以得到第二训练数据集中未标注数据的类别，并筛选得到第二训练数据集中未标注数据中类别为阳性的对象，并将其重置为阴性，以得到第三训练数据集；使用处理后的第三训练数据集训练得到第二图像识别模型。本发明解决了相关技术中采用的TCT玻片信息分析方式存在局限性，无法快速得到比较全面的信息的技术问题。
图像识别模型生成方法装置

[发明专利]基于深度学习的宫颈癌TCT切片排阴方法和系统-CN202110787267.X有效
发明人：王晓梅;范晓华;蔡博君;张仕侨;章万韩;朱逢亮 -专利权人：杭州医策科技有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的宫颈癌TCT切片排阴方法，包括如下步骤：对宫颈癌TCT图像进行切分预处理，将目标图像分切为若干具有部分重叠区域的图像块；使用目标检测模型对每个图像块进行检测并输出该图像块下的宫颈癌阳性目标检测框和对应的检测框置信度；设置检测框置信度阈值，基于所述检测框置信度阈值筛选保留检测框置信度大于所述检测框置信度阈值的检测框；使用排阴分类模型对保留的检测框中的检出目标图像进行检测，输出所有检出目标图像的阳性概率，并计算整体平均阳性概率；设置排阴概率阈值，若所述整体平均阳性概率小于等于预设排阴概率阈值则判定所述目标图像整体为阴性，否则判定为待人工排查图像，由医生进行人工查看。
基于深度学习宫颈癌 tct 切片方法系统