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[发明专利]图像识别方法、可读存储介质及电子设备-CN202110292769.5在审
发明人：徐青松;李青 -专利权人：杭州睿胜软件有限公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一图像识别方法、可读存储介质及电子设备，包括：通过构建的病变分类模型，直接获得病变部位的病变类型信息，并基于所述病变类型信息生成所述病变图像的热力图来确定具体病变位置信息，进而根据所述病变类型信息和所述病变位置信息输出病变提示信息；或者，通过构建的病变颜色分类模型和病变纹理分类模型，获得该病变区域皮肤的纹理和颜色，再通过病变区域皮肤的纹理和颜色来确定病变类型信息，并基于病变类型信息生成所述病变图像的热力图来确定具体病变位置信息，进而根据所述病变类型信息和所述病变位置信息输出病变提示信息。所述病变提示信息可作为动物喂养中皮肤疾病问题的初步判断，从而使得饲养者能随时了解动物的健康状况。
图像识别方法可读存储介质电子设备

[发明专利]内窥镜装置、内窥镜操作方法及程序-CN201980031457.X在审
发明人：臼田稔宏 -专利权人：富士胶片株式会社
申请日： 2019-04-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： A61B1/045 文献下载
摘要：本发明提供一种内窥镜装置、内窥镜操作方法及程序，通过在内窥镜检查期间准确计数病变的数量并辅助施术者，能够减轻施术者的负担，并准确且有效实施内窥镜检查。内窥镜装置(10)具备：病变信息获取部(103)，其获取获取病变信息；病变识别部(105)，其将现有病变信息与获取病变信息进行比较，并识别是否是对应于与现有病变信息相同的病变的获取病变信息；病变计数部(107)，其计数在一次内窥镜检查中检测到的病变的个数即病变数；显示部(111)；以及控制部(109)，当通过病变识别部(105)识别为并非对应于与现有病变信息相同的病变的获取病变信息时，控制部(109)使通过病变计数部(107)计数的病变数增加一个。
内窥镜装置操作方法程序

[发明专利]用于肿瘤病变分割的方法、装置及程序产品-CN202211080362.7在审
发明人：王博;赵威;申建虎;张伟;徐正清 -专利权人：北京精诊医疗科技有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种用于肿瘤病变分割的方法、装置及程序产品，涉及医学图像处理技术领域；上述方法基于预设的病变图像样本，对病变生成网络进行训练，得到目标病变生成网络；基于所述目标病变生成网络，以及预设的病变形状模型，生成合成病变图像；基于所述合成病变图像，训练病变分割网络，得到目标病变分割网络；将待分割图像输入至所述目标病变分割网络中，得到分割结果；其中，通过生成合成病变图像，可以增加病变分割网络训练过程中的数据的数量，从而提高病变分割网络的训练效果，达到提高对CT图像中的肝脏肿瘤病变的分割准确度的目的。
用于肿瘤病变分割方法装置程序产品

[发明专利]血管病变模型-CN202180091546.0在审
发明人：山中信圭;米山梨奈;武村和;种本龙之亮;关下明日香 -专利权人：朝日英达科株式会社
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G09B23/30 文献下载
摘要：血管病变模型具备血管部和分割为硬度不同的多个病变区域的病变部。病变部具备第一病变区域、第二病变区域、第三病变区域以及多个第四病变区域中的至少一种病变区域，第一病变区域在与长度方向垂直的截面中，与血管部的内周的一部分接触地设置，并具有从内周的一部分朝向病变部的中央侧扩展的形状，第二病变区域具有与病变部的外周分离的实心形状，第三病变区域与病变部中的长度方向的两端分离地配置，并设为堵塞血管部，多个第四病变区域在与长度方向垂直的截面中，与血管部的内周分离地设置，并且相互分离地配置
血管病变模型

[发明专利]一种病变图像生成的方法、装置及计算机可读存储介质-CN201811126098.X有效
发明人：请求不公布姓名;请求不公布姓名;钟亚玉;廖珍琪;张健;莫康信 -专利权人：苏州六莲科技有限公司
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种病变图像生成的方法、装置及计算机可读存储介质，涉及计算机领域，特别是医学图像处理领域，所述方法包括：获取病变医学图像；将所述医学图像分割，得到分割图像；将病变医学图像中的病变组织提取出来；对提取了病变组织后的相应器官病变医学图像进行修复；将从同一器官中提取出来的病变组织图像归集在一起组成病变组织图像集；将经修复的同一器官非病变医学图像归集在一起非病变医学图像集；病变组织图像集与非病变医学图像集进行错位融合，生成该器官新的病变医学图像。本发明还提供了一种病变图像生成装置及计算机可读存储介质。本发明利用原始病变医学图像快速生成大量病变医学图像，极大提高了获取病变医学图像效率。
一种病变图像生成方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种医疗影像的处理方法、装置、设备和系统-CN201910173138.4有效
发明人：田宽;江铖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请属于图像处理技术领域，公开了一种医疗影像的处理方法、装置、设备和系统，本申请公开的一种医疗影像的处理方法包括，通过分割模型获得原始医疗影像中的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓，并通过识别模型识别出病变区域块的病变等级指示信息，以及在原始医疗影像上合成病变区域块的病变等级指示信息以及病变轮廓，输出病变诊断图像。这样，可以确定病变轮廓的精确边界，对病变位置进行精确定位，降低了病变识别的误报率，实现了病变识别的精确判定。
一种医疗影像处理方法装置设备系统

[发明专利]一种获取病变数据的方法、识别病变方法及计算机设备-CN201811148519.9在审
发明人：陈光勇;张澍田;冀明;王拥军;李鹏;徐瑞;岳冰;朱圣韬 -专利权人：首都医科大学附属北京友谊医院
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种获取病变数据的方法、识别病变方法及计算机设备，该获取病变数据的方法包括：获取待检测部位的病变图像样本；根据标准病理报告，查找出病变图像样本中的病变位置；根据病变位置对应的病变特征反向追踪电子内窥镜镜下的病变部位还涉及一种识别病变方法，其包括：获取病变数据，根据病变数据使用人工智能深度学习网络进行训练，得到标准病变识别模型；利用该模型对新的待检测部位的病变数据进行识别，判断出病变状况。通过本发明在电子内窥镜镜下可以精确地查找到病变的位置，从而可以大大地提高了提前检测出病变的概率。
病变电子内窥镜计算机设备存储器病变图像病变位置处理器检测样本计算机程序人工智能标准病理病变部位病变识别病变特征病变状况数据使用存储追踪查找计算机概率网络学习

[发明专利]一种获取病变数据的方法、识别病变方法及计算机设备-CN201711008757.5在审
发明人：李洪涛;富勇 -专利权人：北京华信佳音医疗科技发展有限责任公司;天津恩德斯克医疗器械有限公司
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种获取病变数据的方法、识别病变方法及计算机设备，该获取病变数据的方法包括获取待检测部位的病变图像样本；根据标准病理报告，查找出病变图像样本中的病变位置；根据病变位置对应的病变特征反向追踪电子内窥镜镜下的病变部位还涉及一种识别病变方法，其包括获取病变数据，根据病变数据使用人工智能深度学习网络进行训练，得到标准病变识别模型；利用该模型对新的待检测部位的病变数据进行识别，判断出病变状况。通过本发明在电子内窥镜镜下可以精确地查找到病变的位置，从而可以大大地提高了提前检测出病变的概率。
一种获取病变数据方法识别计算机设备

[发明专利]内窥镜观察辅助装置、内窥镜观察辅助方法及程序-CN201980025579.8在审
发明人：森悠一;工藤进英;三泽将史;森健策 -专利权人：学校法人昭和大学;国立大学法人东海国立大学机构
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： A61B1/045 文献下载
摘要：本发明提供一种内窥镜观察辅助装置等，能够提高内窥镜的观察辅助的性能，并且使医生能够更加容易且准确地实施病变的观察等。内窥镜观察辅助装置(100)包括：图像信息获取部(31)，其获取由内窥镜装置(40)拍摄的器官脏器的成像图像并显示在显示部(22)；病变信息获取部(32)，其基于成像图像检测预定的病变，并获取与病变有关的病变信息；病变消失判定部(34)，其基于成像图像以及病变信息追踪病变，并判定病变是否从成像图像上消失；通知部(35)，其在病变消失判定部(34)判定病变从成像图像上消失时，通知判定结果。此外，通知部(35)可以构成为在由病变信息获取部(32)检测到病变之后经过极短时间之后，通知检测到病变。
内窥镜观察辅助装置方法程序

[发明专利]一种基于消化内镜实时识别病变的方法-CN202010755842.3有效
发明人：周宏辉;曹骧;曹鱼;刘本渊 -专利权人：苏州慧维智能医疗科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于消化内镜实时识别病变的方法，包括如下步骤：人工智能算法处理得到消化道内部的初步病变结果；在线过滤算法去除掉初步病变结果中潜在的假阳性误报，得到有效病变结果；滑动窗口机制计算一段时间内有效病变结果的病变比率值；指数移动平均值算法通过病变比率值计算平均病变疑似度；基于平均病变疑似度进行报警以及病变区的截图显示；本发明是在基于人工智能算法的病变结果识别后，通过在线过滤算法、滑动窗口计算病变比率值以及平均病变疑似度算法，对病变结果进行后处理，突出真正的病变，达到提升准确性，降低误报率，提高医生的工作效率，极大的提高了用户体验，而且算法通过CPU进行计算，对系统的实时性能没有影响。
一种基于消化实时识别病变方法

[发明专利]病变模拟方法和装置-CN201710932925.3在审
发明人：张紫寒;张震宇;季红;沈涛;高佳;刘晓晖 -专利权人：首都医科大学附属北京朝阳医院;北京起宏图科技有限公司
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种病变模拟方法和装置。其中，该方法包括获取病变和器官的信息，其中，器官为受病变影响至少发生形变的器官；根据病变和器官加载与病变对应的预设病变模型和与器官对应的预设器官模型；由预设病变模型模拟病变的生长过程以及由预设器官模型模拟器官受到病变的影响发生的形变过程本发明解决了现有技术中对病变模拟精度较差或计算较复杂的技术问题。
病变模拟方法装置

[发明专利]用于确定3D Z向病变连通性的逻辑模型-CN202111267566.7在审
发明人：王轶青;G·J·J·帕尔玛 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及用于确定3D Z向病变连通性的逻辑模型。提供一种用于实现用于确定3D z向病变连通性的经训练的机器学习计算机模型的机制。机制针对三维医学图像中的给定切片，识别所述三维医学图像中的给定切片中的第一病变和相邻切片中的第二病变。机制关于第一病变确定第一病变和第二病变之间的第一相交值以及关于第二病变确定第一病变和第二病变之间的第二相交值。机制还包括基于第一相交值和第二相交值确定第一病变和第二病变是否属于相同的三维病变。
用于确定病变连通性逻辑模型

[发明专利]视网膜病变发病风险预测方法、装置以及服务器-CN202310853774.8在审
发明人：冉云露;廖玲俐;张中静 -专利权人：遵义市第一人民医院（遵义医学院第三附属医院）
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提供的视网膜病变发病风险预测方法、装置以及服务器，涉及视网膜病变预测领域。该视网膜病变发病风险预测方法包括获取目标患者的视网膜病变数据，根据目标患者的视网膜病变数据，从视网膜病变发病数据库中选取预测模型训练数据，其中，预测模型训练数据与目标患者的视网膜病变数据对应；根据预测模型训练数据对视网膜病变发病风险预测模型进行训练，得出视网膜病变发病风险预测模型的模型参数；根据目标患者的视网膜病变数据和视网膜病变发病风险预测模型，计算目标患者的视网膜病变发病风险。本发明能够有针对性地选择预测模型训练数据，从而有利于提高视网膜病变发病风险的预测准确性。
视网膜病变发病风险预测方法装置以及服务器

[发明专利]一种基于红外热成像的浅表病变检测系统-CN202211221996.X在审
发明人：安好 -专利权人：安好
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及浅表病变检测，具体涉及一种基于红外热成像的浅表病变检测系统，包括服务器以及红外图像获取模块，服务器通过红外图像预处理模块对红外图像获取模块获取的近红外病灶图像进行预处理，服务器通过病变区域识别模型构建模块构建病变区域识别模型，并利用病变区域识别模型训练模块对病变区域识别模型进行模型训练；服务器通过病变区域提取模块结合病变区域识别模型从预处理的近红外病灶图像中提取病变区域图像，并利用目标区域判定模块从病变区域图像中获取目标病变图像，服务器通过目标图像淡化模块对目标病变图像进行淡化；本发明提供的技术方案能够克服现有技术所存在的不能对病变区域图像进行准确提取，病变类型识别准确率较低的缺陷。
一种基于红外成像浅表病变检测系统

[发明专利]利用神经网络的膀胱病变诊断方法及其系统-CN202280017419.0在审
发明人：白寅暎;郭兌荣;金善禹 -专利权人：第一百欧有限公司
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明公开一种利用神经网络的膀胱病变诊断方法及其系统。上述利用神经网络的膀胱病变诊断方法包括如下的步骤：膀胱病变诊断系统接收单位病理图像；上述膀胱病变诊断系统将上述单位病理图像输入到第一神经网络并从上述单位病理图像获取多个膀胱病变中第一膀胱病变的诊断结果；以及上述膀胱病变诊断系统将上述单位病理图像输入到第二神经网络并从上述单位病理图像获取上述多个膀胱病变中除上述第一膀胱病变之外的第二膀胱病变的诊断结果，上述第一神经网络是通过多个第一学习数据学习的神经网络，上述多个第一学习数据标注有表达上述第一膀胱病变的病变区域，上述第二神经网络是通过多个第二学习数据学习的神经网路，上述多个第二学习数据标注有是否表达上述第二膀胱病变中至少一个的表达病变种类，上述第二学习数据是未标注病变区域的数据
利用神经网络膀胱病变诊断方法及其系统

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