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[发明专利]乳腺X线影像肿块检出方法和装置-CN201911268460.1在审
发明人：俞旸;陈琦程;张超仁 -专利权人：北京华健蓝海医疗科技有限责任公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： A61B6/12 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种乳腺X线影像肿块检出方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，解决了现有乳腺X线影像肿块检出方式的准确率低的问题。该乳腺X线影像肿块检出方法包括：将轴位乳腺X线影像和侧斜位乳腺X线影像输入肿块检出模型；确定轴位乳腺X线影像的肿块轮廓坐标数据和侧斜位乳腺X线影像的肿块轮廓坐标数据；确定轴位乳腺肿块中心点坐标和侧斜位乳腺肿块中心点坐标；获取轴位乳头坐标和侧斜位乳头坐标；根据轴位乳腺肿块中心点坐标和轴位乳头坐标计算轴位乳头乳腺间距，根据侧斜位乳腺肿块中心点坐标和侧斜位乳头坐标计算侧斜位乳头乳腺间距；以及确认轴位乳腺X线影像肿块与侧斜位乳腺X线影像肿块为同一乳腺肿块。
乳腺影像肿块检出方法装置

[发明专利]一种乳腺肿块图像采集以及检测分析方法-CN201710827212.0在审
发明人：李立;蔡宏民;王金花;宋炎;李姣 -专利权人：中山大学肿瘤防治中心
申请日： 2017-09-14 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明提供一种乳腺肿块图像采集以及检测分析方法，包括以下步骤：利用钼靶软X射线对女性乳腺进行照射，采集女性乳腺内的肿块图像，并对图像进行增强处理，取得清晰的乳腺肿块图像；将乳腺肿块图像进行处理，利用Kmeans提取ROI，并对肿块特征进行提取，通过阈值分析进而准确得出肿块与非肿块，进行肿块与非肿块的区分，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：乳腺图像采集效果佳，分析准确性高，分析周期短，实用性强等优点。
乳腺肿块图像检测分析女性乳腺图像采集与非采集分析周期乳腺图像增强处理阈值分析软X射线钼靶照射清晰分析

[发明专利]一种乳腺肿块自动检测方法及系统-CN201711437858.4有效
发明人：王凤艳;殷保才;刘聪 -专利权人：安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种乳腺肿块自动检测方法及装置，所述方法包括：获取待检测乳腺影像，从所述乳腺影像中获取候选肿块影像；所述候选肿块影像为所述乳腺影像中的部分子影像；将所述候选肿块影像作为预先构建的肿块识别模型的输入，获得所述候选肿块影像对应的乳腺位置是否出现肿块的检测结果。所述方法能够更加准确完成对待检测乳腺影像的分割，同时利用根据大量样本数据预先构建的神经网络识别模型，对分割后的影像进行识别，获得乳腺肿块，本方法具有适应性强，检测准确的有益效果。
一种乳腺肿块自动检测方法系统

[发明专利]一种乳腺肿块良恶的判断方法和装置-CN201510127561.2有效
发明人：庞志勇;付欣玮;陈弟虎 -专利权人：中山大学
申请日： 2015-03-23 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明涉及一种乳腺肿块良恶的判断方法和装置。该方法包括获取待检测乳腺肿块图像的若干第一图像特征；分别计算所述第一图像特征与乳腺肿块的样本图像的第二图像特征之间的特征距离；根据所述特征距离小于第一预设值的样本图像的数量判断所述乳腺肿块的良恶。本发明实施方式提供的一种乳腺肿块良恶的判断方法和装置对待检测乳腺肿块图像进行定量化分析，提取已知良恶的特征相近的肿块图像，提供查询肿块良恶预测值，供临床参考。
一种乳腺肿块判断方法装置

[发明专利]乳腺肿块良恶性判断方法及设备-CN201911087301.1在审
发明人：王俊茜;徐勇 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺肿块良恶性判断方法及设备。涉及图像处理领域，其中，方法通过获取乳腺X线摄影图像，并对其进行预处理，得到待检测乳腺X线摄影图像，将待检测乳腺X线摄影图像输入到目标检测定位网络中进行目标检测定位，得到乳腺肿块位置，将检测出的乳腺肿块的乳腺X线摄影图像输入目标分类网络中，进行形状预测和边缘预测，同时得到对应乳癌肿块的分类结果。基于乳腺肿块的表征特点对应的语义描述特征，通过目标分类网络实现对乳腺X线摄影中的乳腺肿块进行良恶性的判断，依据目标分类网络对各属性的概率得分进行加权融合获得最终的乳腺肿块良恶性判别结果，提高了判别准确性和检测效率
乳腺肿块恶性判断方法设备

[发明专利]基于融合深度特征的乳腺辅助诊断系统及方法-CN201811440304.4有效
发明人：王之琼;李默;信俊昌;张倩倩;任捷;黄玉坤 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于融合深度特征的乳腺辅助诊断系统及方法，涉及医学图像后处理技术领域。系统包括预处理单元、肿块检测单元、融合深度特征提取单元和肿块诊断单元，对原始乳腺图像进行预处理，将乳腺区域分割成若干个互不重叠的子区域；利用卷积神经网络CNN提取乳腺子区域深度特征，利用US‑ELM对各子区域深度特征进行聚类，得到乳腺肿块与非肿块区域；利用卷积神经网络CNN提取肿块深度特征，同时提取肿块形态、纹理特征，将肿块深度、形态、纹理特征融合成融合深度特征；利用超限学习机ELM对融合深度特征进行学习，最终得到肿块的良恶性诊断结果本发明应用到乳腺辅助诊断中，能有效辅助乳腺疾病的准确诊断。
基于融合深度特征乳腺辅助诊断系统方法

[发明专利]一种乳腺影像识别的方法及装置-CN202010393802.9在审
发明人：柴鑫;任宇 -专利权人：贵州医科大学附属医院
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明公开的属于医疗技术领域，具体为一种乳腺影像识别的方法，该乳腺影像识别的方法包括如下步骤：获取待检测乳腺影像，利用检测装置对乳腺进行检测，所述检测的方法包括乳腺钼靶X线摄影、B超、CT、MRI及核素显像；根据乳腺显影获取肿块影像，输入处理处理中心，然后对乳腺肿块进行数据分析，根据影像中的肿块获取乳腺肿块的所属的分型结果，同时针对乳腺肿块判断乳腺肿块对应的乳腺位置,一种乳腺影像识别装置，包括微处理器、影像采集模块、分析模块、显示模块和通信模块，所述微处理器电性输入连接有电源模块和所述影像采集模块，发明提高了乳腺诊断的准确性，提高诊断的效率，同时实现数据的远程传输的综合效果。
一种乳腺影像识别方法装置

[发明专利]一种基于核磁共振图像的乳腺检测分类方法-CN202211523854.9在审
发明人：李晓旭;宋德霸 -专利权人：商丘市第一人民医院
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种乳腺检测技术领域，本发明公开了一种基于核磁共振图像的乳腺检测分类方法，包括采集患者的乳腺核磁共振图像，以坐标点的聚类方式构建乳腺肿块的三维点云模型，对乳腺核磁共振图像进行预处理，构建乳腺检测数据集，差异性评价过程中引入乳腺肿块周围血管分布特征，引入权重因子得到分类模型的总损失函数，得出乳腺分类预测结果，根据乳腺核磁共振二维图像构建乳腺肿块的三维点云模型，在特征提取过程中引入肿块周围血管分布特征，结合历史核磁共振检查图像，检测肿块周边的血管变化，通过结合多视角对比学习乳腺核磁共振图像能够更好地对乳腺肿块与周围器官组织进行分割，提高乳腺诊断分类的精确性。
一种基于核磁共振图像乳腺检测分类方法

[发明专利]基于边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征提取方法-CN201310391214.1有效
发明人：高新波;王颖;叶鑫晶;李洁;高锐;王斌;邓成;王秀美;韩冰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-08-31 - 公布日： 2013-12-04 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征提取方法，主要解决现有技术提取的特征中不包含肿块边缘邻域局部特征的缺点。其实现步骤是：（1）输入图像；（2）调整输入乳腺肿块图像大小；（3）提取肿块边缘；（4）确定内缩进和外延伸像素点数目；（5）确定内缩进后肿块的内部区域；（6）确定外延伸后肿块的内部区域；（7）获得乳腺肿块边缘邻域图像；（8）获得加权权值；（9）提取尺度不变特征；（10）提取词袋特征；（11）获得边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征。本发明能使乳腺图像的特征表示更为鲁棒，更为有效的表示图像特征，提高肿块的良恶性分类准确率，从而辅助放射科医生进行医学诊断。
基于边缘邻域加权乳腺肿块图像特征提取方法

[发明专利]一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法-CN202210192755.0在审
发明人：高瞻;陈蓉;邵叶秦;王杰华 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多模态特征融合Vnet的乳腺肿块分割方法，包括以下步骤：S1：获取乳腺磁共振图像及医生手工标记的乳腺肿块分割结果的数据集；S2：数据预处理，对数据集中的数据进行划分；S3：构建基于多模态特征融合Vnet的网络模型；S4：训练步骤S3的网络模型，进行参数调整，得到预测的乳腺肿块分割结果；S5：利用设定的评价指标和损失函数对步骤S4所得的预测的乳腺肿块分割结果与S1中医生手工标记的乳腺肿块分割结果进行比较本发明能有效提高乳腺肿块分割准确率，辅助医生进行诊断和决策，减轻医生的负担，在乳腺肿块辅助诊断、手术模拟和医疗教学具有较强的应用价值。
一种基于多模态特征融合 vnet 乳腺肿块分割方法

[发明专利]基于Shearlet特征和层级二叉树SVM分类器的超声乳腺肿块分级检测方法-CN201810674801.4有效
发明人：童莹;祁小银 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2018-06-26 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Shearlet特征和层级二叉树SVM分类器的超声乳腺肿块分级检测方法，通过输入乳腺超声RF数据；提取Shearlet特征并降维，基于Shearlet变换实现乳腺肿块特征提取，基于LBP的Shearlet特征降维；采用层级二叉树SVM分类器进行乳腺肿块分级检测。该方法基于Shearlet变换进行乳腺肿块特征提取，可以准确描述不同分级的乳腺肿块特征差异，同时，基于LBP编码的降维算法，可以既不损失乳腺肿块特征信息，同时也降低了算法的计算复杂度，有利于提高算法的有效性；通过层级二叉树SVM分类器，可以对乳腺肿块进行有效分级；能够提高阅片的准确率，能够减少医生的主观因素影响，有助于提高医生诊断的准确率。
基于 shearlet 特征层级二叉 svm 分类超声乳腺肿块分级检测方法

[发明专利]多目标集成式深度神经网络的乳腺X光影像分析方法-CN201911060212.8有效
发明人：顾升华;朱节中 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种多目标集成式深度神经网络的乳腺X光影像分析方法。该方法通过分析大量的乳腺X光影像，实现从乳腺X光影像中自动检测出肿块区域；对上述检测出的区域，进一步对肿块边界进行自动提取；最后根据肿块的特征对肿块的性质进行分析，对辅助放射专家判断乳腺X光影像中的肿块的性质有着极大的意义
多目标集成深度神经网络乳腺影像分析方法

[发明专利]一种乳腺肿块检测与分类系统、计算机可读存储介质-CN201810810971.0有效
发明人：徐勇;刘宏 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）;北京大学深圳研究生院
申请日： 2018-07-23 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺肿块检测与分类系统、计算机可读存储介质，通过对乳腺图像的每一个像素进行分类，直接将像素分为三类：普通像素、良性肿块像素和恶性肿块像素，实现快速准确地对乳腺图像进行肿块检测和肿块分类，克服现有技术割裂肿块检测和分类两个步骤，导致准确率低下且效率低的技术问题。
一种乳腺肿块检测分类系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种乳腺肿块图像处理和分类系统-CN202010805337.5在审
发明人：王杉;胡艺莹 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种乳腺肿块图像处理和分类系统，包括：乳腺X线机，用于拍摄乳腺X线摄影图像；图像预处理模块，用于对所述乳腺X线摄影图像进行预处理；乳房区域提取模块，用于提取预处理后的所述乳腺X线摄影图像中的乳房区域图像；肿块检测和分类模块，用于DIoU‑YOLOv3目标检测网络对所述乳房区域图像进行肿块位置检测和良性恶性分类。实施本发明的乳腺肿块图像处理和分类系统，可以采用目标检测网络自动对乳腺肿块进行检测和良恶性分类，因此与人工阅片相比速度快、效率高且准确率高。
一种乳腺肿块图像处理分类系统

[发明专利]一种乳腺肿块图像识别方法及装置-CN201811525188.6在审
发明人：李程;王珊珊;郑海荣;刘新;梁栋 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本说明书提供一种乳腺肿块图像识别方法及装置，所述方法包括：获取待识别的乳腺磁共振图像；将所述待识别的乳腺磁共振图像输入到构建的乳腺肿块识别模型中，获得所述待识别的乳腺磁共振图像中的肿块识别结果；其中，所述肿块识别模型采用深度全卷积神经网络模型本说明书实施例实现了乳腺肿块的自动识别，提高了乳腺肿块识别的准确性。
乳腺肿块卷积神经网络磁共振图像乳腺图像识别编码过程解码过程特征提取自动识别特征图融合构建卷积统一

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