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[发明专利]一种基于深度学习的椎体压缩性骨折多模态智能诊断系统-CN202110588575.X有效
发明人：吴梦林;俞祝良;张广滔;廉宪坤 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的椎体压缩性骨折多模态智能诊断系统，包括：数据导入模块，用于加载多模态图像，并对图像进行预处理；诊断模块，利用特征提取模块提取不同模态的医学图像特征，利用特征融合模块将不同模态的医学图像特征融合，并利用特征解码模块将融合的特征解码出来；预测模块，利用诊断模块依据多模态医学图像进行疾病智能诊断，并提供诊断结果置信度和可视化图。本发明将深度学习技术与多模态医学图像结合，提供医学疾病的诊断结果及其置信度并对结果进行可视化，提升疾病诊断能力，解决压缩骨折主要依靠影像科医生主观判断的缺点，可快速、准确的自动识别椎体压缩性骨折(OVCF
一种基于深度学习压缩性骨折多模态智能诊断系统

[发明专利]使用功能信息进行的血管配准-CN202080054936.6在审
发明人： C·哈泽;M·A·范拉维恩;M·格拉斯 -专利权人：皇家飞利浦有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：提供了用于分析诊断图像数据的方法和装置，其中，基于至少一个功能参数，通过对沿着在第一诊断图像和第二诊断图像中示出的患者的脉管结构中的感兴趣血管的特定位置处的所述功能参数的一个或多个值彼此匹配来在第一诊断图像与第二诊断图像之间执行对感兴趣血管的对应关系检测
使用功能信息进行血管

[发明专利]一种基于人工智能技术的癌症病理辅助诊断方法-CN201810066011.8在审
发明人：周晓光;孙沐毅;张冠宏;党豪;张文宝;韩凯 -专利权人：雨声智能科技（上海）有限公司
申请日： 2018-01-23 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人工智能技术的癌症病理辅助诊断方法，包括以下步骤：扫描系统若干数字病理图像至计算机中，并由病理学专家对病变区域进行标注，形成数字病理图像数据库；数字病理图像经预处理后形成算法训练用数据集，再进行样本采集，形成训练用数据子集；全卷积网络使用训练用数据子集进行迭代训练调整参数，构建人工智能分析模块；扫描诊断病理学图像，诊断病理学图像通过解码进入人工智能分析模块；人工智能分析模块对诊断病理学图像进行诊断以及标记本发明公开的一种基于人工智能技术的癌症病理辅助诊断方法，该种癌症病理辅助诊断方法的诊断准确度高，有效辅助医生判别癌症病理信息。
辅助诊断病理学癌症病理人工智能分析人工智能技术诊断病理图像病理信息数据子集图像预处理准确度解码病变区域调整参数迭代训练辅助医生扫描系统算法训练网络使用样本采集数据集构建卷积标注数据库扫描反馈计算机医生

[发明专利]热像诊断装置和热像诊断方法-CN201380049277.7无效
发明人：王浩 -专利权人：杭州美盛红外光电技术有限公司
申请日： 2013-09-22 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： G01J5/10 文献下载
摘要：一种热像诊断装置包括：获取部，用于获取热像数据；参考图像指定部，用于指定用于获得体现被摄体形态特征的参考图像的构成数据；分析区域确定部，用于确定分析区域的构成数据；参考图像位置设置部，用于设置参考图像位于红外热像中的位置参数；分析区域位置设置部，用于设置分析区域位于红外热像中的位置参数；显示控制部，用于控制将基于所指定的构成数据获得的参考图像，按照参考图像的位置参数，与获取的热像数据生成的红外热像共同显示；热像分析部，用于基于所述位置参数的分析区域，按照规定的分析模式，对获取部获取的热像数据进行分析，获得分析结果；诊断部，用于根据热像分析部获得分析结果，按照规定的诊断规则进行诊断，获得诊断结果。该热像诊断装置在红外热像中重叠显示体现了被摄体形态特征的参考图像，以该参考图像作为拍摄被摄体热像的视觉参照，并通过配置相应的分析区域和按照规定的诊断模式对被摄体热像进行诊断，获得诊断结果。
诊断装置方法

[发明专利]医疗图像处理系统及学习方法-CN201980068112.1在审
发明人：青山达也 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： A61B1/045 文献下载
摘要：本发明提供一种在从医疗图像检测关注区域时，无需确定医疗图像的图像特征量而能够确定除关注区域以外的关注区域对象外的医疗图像处理系统及学习方法。有效区域检测部(40)使用有效诊断区域检测用模型(40a)从第1医疗图像(60)检测去除了除观察对象中关注区域以外的关注区域对象外而得的有效诊断区域。有效诊断区域检测用模型(40a)通过使用了包含第1医疗图像(60)及与有效诊断区域相关的有效诊断区域信息(62)的第1学习数据(44a)的学习而获得。关注区域检测部(42)从有效诊断区域检测关注区域。
医疗图像处理系统学习方法

[发明专利]一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法-CN202210499011.3在审
发明人：董文波;孙仕亮;赵静;殷敏智 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于肿瘤病理辅助诊断的多视图表示学习方法，其特点是该方法采用深度高斯过程对病理图像的多视图特征信息进行表示建模，然后在给定充足量训练集的情况下，训练得到多视图深度高斯病理诊断模型，由此获得肿瘤病理图像诊断能力，具体包括：建立肿瘤病理图像的数据集、提取病理图像不同视图的特征信息、确定用以病理诊断的模型及优化和训练等步骤。本发明与现有技术相比具有自动综合使用病理图像中的信息来避免颜色正则化后造成的信息缺失，提升病理图像诊断的准确性，提高病理诊断的效率和精度。
一种用于肿瘤病理辅助诊断视图表示学习方法

[发明专利]基于云计算的疾病计算机辅助检测系统-CN201510128159.6在审
发明人：刘远明 -专利权人：深圳市智影医疗科技有限公司
申请日： 2015-03-23 - 公布日： 2015-06-24 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种方法，在诊断医疗环境中，当采用了基于云计算环境下的计算机辅助检测(或诊断)(CAD)系统可提高诊断工作效率。该方法包括：通过诊断医疗成像采集系统生成图像数据；该图像数据通过连接互联网的存档/审核工作站从诊断医疗成像采集系统发送到在云端的计算机辅助检测(或诊断)(CAD)系统。通过利用在云计算环境中的CAD系统处理所述图像数据并生成检测结果，同时在存档/审核工作站上存储和浏览该图像数据；检测结果是从CAD系统通过互联网传输到存档/审核工作站，并且所述检测结果通过存档/审核工作站与该图像数据整合，形成合成图像的数据。该合成图像数据可以在存档审核工作站系统显示为医生提供辅助检测或诊断。
基于计算疾病计算机辅助检测系统

[发明专利]影像诊断图文报告的生成方法及存储设备-CN201710339264.3在审
发明人：柴象飞;郭娜;张亚东;郭振国 -专利权人：慧影医疗科技（北京）有限公司
申请日： 2017-05-15 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及影像诊断技术领域，具体公开了一种影像诊断图文报告的生成方法及存储设备，所述方法包括对人体各个结构区域进行定义，形成模板图像，将，患者图像与模板图像进行配准，在患者图像中划分出人体各个结构区域并打上标签，根据自然语义识别算法识别出诊断报告中的病灶信息并打上标签，同时标注诊断报告中病灶信息的文字描述，将识别到的病灶信息通过标签交互标注到患者图像中对应的人体结构区域，形成病灶区域，通过超链接将诊断报告中标注的病灶信息的文字描述与患者图像中标注的病灶构区域进行关联本发明能够将医生对患者的诊断报告中的病灶信息与通过影像诊断得到的患者图像中的病灶进行一一对应，为患者阅读报告提供了便利性。
影像诊断图文报告生成方法存储设备

[发明专利]一个基于深度学习的骨巨细胞瘤病理辅助诊断系统-CN202110697683.0在审
发明人：林育蓓;王卓;陈其乐;廖诚希;胡辰昕;宋世仁;项建丰;谢奥怡;吴俊达;林曰柳 -专利权人：华南理工大学;中山大学附属第一医院
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一个基于深度学习的骨巨细胞瘤病理辅助诊断系统，包括：图像数据预处理模块，通过筛除空白占比多的图像和对图像进行归一化操作，得到能够进行特征提取的图像数据；特征提取分类模块，将图像数据输入一个已经过预训练的神经网络模型，提取图像数据的特征，并根据特征给出诊断结果；训练模块，根据指定的训练次数，训练更新特征提取分类模块的参数，并保存诊断准确率最高的诊断系统模型参数；诊断模块，用于提供一个可视化界面，对病变组织病理学HE切片图像进行诊断。本发明系统的诊断准确率最高能达到90.6％，并且在训练时使用降维、瓶颈层、GAP等方法，大大减少了训练所需要的GPU计算资源，也避免了过拟合等问题的出现。
一个基于深度学习巨细病理辅助诊断系统

[发明专利]一种基于小样本和GAF-DCGAN的滚动轴承故障诊断方法-CN202111517698.0在审
发明人：陆宝春;练鹏;葛超;翁朝阳;顾钱 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本和GAF‑DCGAN的滚动轴承故障诊断方法，首先对含噪滚动轴承振动信号进行小波去噪，获得重构后的振动信号之后利用格米拉角场(GAF)将其转换为二维图像；将二维图像输入到深度卷积生成对抗网络模型中进行图像生成；然后将生成的图像和原始图像进行混合，将扩充的数据输入到故障诊断模型进行训练，很好了解决了小样本问题；最后将待诊断的故障图像输入到训练好的故障诊断模型，进行滚动轴承故障诊断。本发明还提出一种添加softmax层的判断标准，经过判断之后再将图像输入添加一层softmax层的DCGAN故障诊断模型进行训练。最终提高故障诊断的准确率。
一种基于样本 gaf dcgan 滚动轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统-CN201910173353.4在审
发明人：朱本鹏;雷爽;欧阳君;杨晓非 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： A61B8/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AI技术的光/声双模成像眼底疾病诊断系统，属于人工智能技术领域。所述诊断系统包括：眼科超声成像模块、眼科光学成像模块、光/声双模图像融合模块和眼底疾病诊断模块；眼科超声成像模块用于超声成像获得眼底图像；眼科光学成像模块用于光学成像获得眼底图像；光/声双模图像融合模块，用于融合超声成像获得眼底图像和光学成像获得眼底图像；眼底疾病诊断模块，根据融合后的图像，利用人工智能实现眼底疾病的自动诊断。本发明通过光/声双模成像，将光学和超声成像集成在一台设备上，根据融合后的图像进行诊断，使得获得的眼底图像不受屈光间质影响，解决了分辨率有限的问题。
眼底疾病眼底图像超声成像双模成像诊断系统超声成像模块图像融合模块成像模块光学成像眼科光学诊断模块双模融合眼科图像人工智能技术人工智能自动诊断分辨率间质诊断

[发明专利]SAR目标识别的分布特征诊断方法和装置-CN202310004978.4在审
发明人：刘锦帆;胡利平;李超;王超 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种SAR目标识别的分布特征诊断方法和装置。方法包括：获取待诊断的目标SAR图像；将目标SAR图像输入至预先训练好的识别模型中，得到目标SAR图像的识别结果；其中，识别模型包括依次连接的特征提取模块、全连接层和输出层；将目标SAR图像和目标SAR图像的识别结果输入至诊断网络中，得到目标SAR图像的诊断结果；其中，诊断网络是由识别模型中的特征提取模块、特征映射层和识别模型中的输出层依次连接组成的。本方案可以将目标SAR图像中各个区域对识别结果的贡献度进行溯源，从而对目标SAR图像中SAR目标的各个结构性区域对识别结果的影响情况进行诊断，获取识别该SAR目标的关键性区域。
sar 目标识别分布特征诊断方法装置

[发明专利]图像形成装置以及图像形成装置诊断系统-CN202010737443.4有效
发明人：日高真聪 -专利权人：柯尼卡美能达株式会社
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： H04N1/00 文献下载
摘要：提供图像形成装置以及图像形成装置诊断系统，不影响图像形成装置中的其它处理，而能够提高故障诊断和使用寿命预测的精度。图像形成装置诊断系统具备使用通信网络(110)将图像形成装置(100)、诊断服务器(101)、PC(102)连接为能够相互通信的结构。图像形成装置(100)具备：主体部，机械地执行图像形成处理；辅助控制部，对主体部进行机械性的控制而使其执行图像形成处理；以及控制器控制部，指示辅助控制部执行图像形成处理。辅助控制部具备用于与控制器控制部双向通信的第1通信单元，并且具备将从主体部获取的诊断数据不经由控制器控制部而经由通信网络(110)发送给诊断服务器(101)的第2通信单元。
图像形成装置以及诊断系统

[发明专利]一种基于人工智能的LI-RADS诊断报告生成方法-CN202011037267.X在审
发明人：周敬洋 -专利权人：周敬洋
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明属于现代医学技术领域，公开了一种基于人工智能的LI‑RADS诊断报告生成方法，包括如下步骤：获取患者的首次CT图像和首次核磁共振图像，基于人工智能对首次CT图像和首次核磁共振图像做分割，并识别图像中的动脉期后增强特征、包膜强化特征和扩清效应特征；基于人工智能对病灶进行测量得到病灶观测尺寸；将特征结果和病灶观测尺寸与首次诊断表进行匹配，得到首次诊断结果；根据首次诊断结果生成首次诊断报告。本发明所提供的LI‑RADS诊断报告生成方法，通过人工智能以及后期临床实践中的大数据迭代，能够快速、准确的给出诊断分级以及生成诊断报告。
一种基于人工智能 li rads 诊断报告生成方法

[发明专利]一种综合多功能病理诊断系统-CN201910892760.0在审
发明人：曹小伍;雷铭轩 -专利权人：杭州憶盛医疗科技有限公司
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种综合多功能病理诊断系统，涉及病理诊断系统技术领域。该综合多功能病理诊断系统，包括图像采集单元、图像处理单元、数据库单元、远程诊断单元、模型训练单元、培训教育单元与结果输出单元，所述图像采集单元的输出端与图像处理单元的输入端通过信号连接，所述图像处理单元的输出端与数据库单元的输入端通过信号连接，所述数据库单元的输出端与远程诊断单元的输入端通过信号连接。通过各单元之间的相互配合，合理的对远程病理诊断系统并进行优化，让病理诊断系统的构造以及功能都多样化，从而使得远程病理诊断技术可以进一步得到快速发展。
病理诊断图像处理单元数据库单元信号连接输出端输入端图像采集单元远程诊断远程病理诊断系统结果输出单元模型训练单元系统技术领域远程病理诊断培训教育优化配合