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[发明专利]一种基于磁传感器的支气管镜的病灶识别方法及系统-CN202211500662.6在审
发明人：杨本全;狄观友;泮邵;王思博;李宏博;李卫平;王卫东;王桃红 -专利权人：浙江优亿医疗器械股份有限公司
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： A61B1/267 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于磁传感器的支气管镜的病灶识别方法及系统，所述方法包括步骤：生成至目标病灶位置的支气管导航路径；操作带磁传感器模块的支气管镜沿导航路径行进至目标病灶位置；通过摄像头组件采集目标病灶的病灶图像；基于已训练好的量化的神经网络模型对病灶图像进行标记，并输出带标记的病灶图像。上述方案能够利用磁传感器导航，制订行进路线，快速到达目标位置；并且能够获取病灶的测绘信息，有利于为临床手术制定方案。
一种基于传感器支气管病灶识别方法系统

[发明专利]一种病症映射多维失连网络区域提取方法及系统-CN202210918696.0有效
发明人：李子孝;刘涛;刘浩;丁玲玲;王拥军 -专利权人：首都医科大学附属北京天坛医院;北京航空航天大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法包括：将病灶图像配准至大脑标准空间；获取所述健康对照组的弥散磁共振影像以及静息态功能磁共振影像；根据大脑标准空间下的病灶图像以及所述弥散磁共振影像，利用纤维追踪方法构建病灶对应的结构失连加权网络；根据所述大脑标准空间下的病灶图像以及所述静息态功能磁共振影像，利用交叉相关验证方法构建病灶对应的功能显著失连网络；根据所述结构失连加权网络以及所述功能显著失连网络确定病症映射的病灶多维失连网络区域；所述病灶多维失连网络区域用于定位大脑病灶在大脑中的网络映射本发明能够提高病症与病灶之间映射的精确度，根据病症准确定位病灶。
一种病症映射多维网络区域提取方法系统

[发明专利]征象识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111568050.6有效
发明人：肖月庭;阳光;郑超 -专利权人：数坤（北京）网络科技股份有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种征象识别方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待检测的分析图像序列；提取所述分析图像序列对应的待检测病灶区域，以及所述待检测病灶区域对应的第一征象信息；对所述待检测病灶区域和所述第一征象信息进行征象识别，得到第二征象信息；根据所述第一征象信息和所述第二征象信息，确定所述待检测病灶区域对应的目标病灶区域；本申请实施例提取用户、工作人员基于图像序列输入的待检测病灶区域和待检测病灶区域对应的第一征象信息，对待检测病灶区域和待检测病灶区域对应的第一征象信息进行再次征象识别，查找待检测病灶区域中漏检或缺少的征象信息，弥补AI分析时的漏检问题。
征象识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种病灶识别方法和装置-CN202211538539.3在审
发明人：支欣;钱林学 -专利权人：首都医科大学附属北京友谊医院
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种病灶识别方法和装置，涉及图像处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：将第一帧样本图像、包含所述第一帧样本图像的连续的多帧样本图像输入到神经网络中进行有监督训练，从而训练得到病灶识别模型；其中，所述神经网络包括分类器和并联的多个特征提取层，其中一个特征提取层用于提取所述第一帧样本图像的特征，其他的特征提取层用于提取所述多帧样本图像的特征；将第一帧测试图像、包含所述第一帧测试图像的连续的多帧测试图像输入到所述病灶识别模型中，以识别出所述测试图像中的病灶。该实施方式能够解决病灶识别准确性不够高的技术问题。
一种病灶识别方法装置

[发明专利]基于机器学习的疾病分级方法、装置、设备及介质-CN201910864488.5有效
发明人：陈思宏;郑冶枫;马锴;曹世磊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的疾病分级方法、装置、设备及介质，所述方法属于医学人工智能领域，所述系统包括：获取乳腺超声图像；调用多任务网络对乳腺超声图像进行处理，得到乳腺超声图像的第一特征图和语义分割图，第一特征图包括乳腺超声图像的高层语义特征，语义分割图是对乳腺超声图像中的病灶区域进行语义分割的图；根据语义分割图对第一特征图中的病灶区域和非病灶区域进行不同权重的特征提取，得到第二特征图；根据第二特征图预测得到乳腺超声图像的本申请采用了具有分类引导的高层语义特征作为主要分级特征，并且引入病灶轮廓来对病灶区域和非病灶区域进行不同的特征提取，回归出准确的BI‑RADS分级结果。
基于机器学习疾病分级方法装置设备介质

[发明专利]一种针对乳腺病灶的训练方法、装置及计算机可读介质-CN202210156933.4有效
发明人：李小星;马璐;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对乳腺病灶的训练方法、装置及计算机可读介质，本发明一实施例的方法首先将具有恶性标签的乳腺数据和具有良性标签的乳腺数据均作为训练样本，得到训练样本数据；其中，乳腺数据至少包括乳腺超声图像和对应病例的影响因素量化值；其次针对训练样本数据中任一训练样本：对训练样本中乳腺超声图像进行图像特征提取，得到乳腺图像特征；之后将训练样本中影响因素量化值和乳腺图像特征进行融合处理，得到病灶融合特征；最后对病灶融合特征进行有监督的分类学习，生成病灶分类模型。由此，充分融合了乳腺图像特征和乳腺癌的影响因素量化值，从而提高了模型训练的准确性，使得病灶分类模型能够对乳腺病灶进行准确预测。
一种针对乳腺病灶训练方法装置计算机可读介质

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的病灶图像分割方法及系统-CN202010788632.4有效
发明人：汪天富;张永涛;马国林;雷柏英;李海梅;刘冰;付超;韩小伟;杜雷;高文文;陈悦;刘秀秀;王依格 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的病灶图像分割方法及系统，利用经过训练的病灶图像分割模型中的三维特征融合模块通过映射关系转化待测部位的原始图像所提取的初始多尺度特征图以匹配不同的特征分辨率，进而提高模型精度，利用病灶图像分割模型中的单级特征细化模块来细化和融合三维特征融合模块以及三层深度神经网络中同层级的特征，以解决不同尺度特征间的不一致性，以得到具有高一致性的多层深度注意特征图；利用病灶图像分割模型中的多级特征细化模块缓解替代消失问题，利用构建的混合损失函数增强SDS以得到病灶图像，以避免多层深度注意特征图直接平均用于预测病灶区域，提高模型性能和准确性。
一种基于深度卷积神经网络病灶图像分割方法系统

[发明专利]病灶跟踪方法、装置和存储介质-CN202210420359.9在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：无锡触典科技有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种病灶跟踪方法、装置和存储介质，涉及图像识别技术领域，所述方法包括：获取参考帧模板和当前帧模板；根据孪生网络、所述当前帧模板和所述参考帧模板，预测所述当前帧模板中的病灶位置和所述参考帧模板中的真实病灶位置的偏移；根据所述偏移以及所述当前帧模板中的病灶的先验病灶位置跟踪所述当前帧超声图像中的病灶的第一病灶位置。解决了现有技术中病灶识别的复杂度较高的问题，达到了可以降低病灶识别的复杂度提高识别精度的效果。
病灶跟踪方法装置存储介质

[发明专利]一种基于LED智能分光比色的直肠-肛管黏膜病灶组织检查的电子内镜-CN202010174690.8在审
发明人：徐宏智;钱欢 -专利权人：上海市第五人民医院
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： A61B1/31 文献下载
摘要：本发明公开了分光比色技术领域的一种基于LED智能分光比色的直肠‑肛管黏膜病灶组织检查的电子内镜，包括图像获取部、图像处理部、图像重建部和图像显示部，通过LED照明病灶，其反射光图像经CCD摄像元件处理后，光谱估计芯片根据统计光学理论，对CCD摄像元件分离的相应的波长的RGB值进行筛选，产生特定的图像，从而可清晰观察直肠‑肛管黏膜表面的微细腺管形态及微血管形态，提高表层毛细血管和皮下微血管成像的对比度，使病灶与周围正常黏膜边界更清晰，可以清楚的观察到血管形态改变及纹理图像，更好地勾勒出病灶边缘，评估其病变深度及走向，进而发现普通直肠镜难以发现的病灶。
一种基于 led 智能分光比色直肠黏膜病灶组织检查电子

[发明专利]一种超声图像的病灶识别方法及相关装置-CN202111314589.9在审
发明人：丁振宇 -专利权人：海信集团控股股份有限公司
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种超声图像的病灶识别方法及相关装置，通过多个可分离卷积层获取超声图像的多个图像特征的提取结果。每经过一次卷积使超声图像的尺寸缩减N倍且RGB通道数增加N倍，以使越下层卷积的提取结果包含的全局特征越丰富。进一步的，基于注意力机制从各提取结果中确定病灶区域特征，并基于该病灶区域特征生成提取结果对应的图像特征图。最后根据每一图像特征图中病灶区域的尺寸，确定用于展示的待展示特征图。通过上述实施例可实现对超声图像中病灶的居家诊断，避免人为诊断难以避免的误诊风险的同时，节约了病患的超声检查成本。
一种超声图像病灶识别方法相关装置

[发明专利]组织病理图像中病灶区域预测方法-CN202210810912.X在审
发明人：谢怡宁;张宇明;陈晓凯;朱银平;龙俊 -专利权人：东北林业大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：组织病理图像中病灶区域预测方法，本发明涉及组织病理图像分析诊断技术中，病灶区域难以检测的问题。细胞核和细胞质的结构外观信息是组织病理图像表型信息的重要体现，为其分类提供依据。染色分离是提取组织病理图像特征的关键所在。但组织病理图像存在大量阴性图块、包含复杂的模式和纹理、存在颜色变化和伪影，使得目前仍没有一个准确的阴阳性分类方法。针对这一问题，结合任务的特点，设计了模型，并利用颜色反卷积对组织病理图像进行染色初始化，再将训练好的模型迁移到病灶区域预测任务中，聚合阳性概率生成热力图。实验表明，这种方法能够有效地检测出病灶区域。该方法主要应用于细胞病理图像的病灶区域预测任务。
组织病理图像病灶区域预测方法

[发明专利]一种基于显像剂浓度确定病灶性质的方法与设备-CN201810064346.6在审
发明人：赵亮;王进祥 -专利权人：研靖信息科技（上海）有限公司
申请日： 2018-01-23 - 公布日： 2018-07-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请的目的是提供一种基于显像剂浓度确定病灶性质的方法与设备。与现有技术相比，本申请通过获取病灶摄取显像剂的摄取图像，然后根据所述摄取图像确定基于显像剂浓度的分割病灶区域，并基于所述不同分割病灶区域的显像剂浓度分布确定病灶性质。这种通过病灶摄取显像剂的分布情况来判断病灶的性质方法，能够很好地揭示出病灶的性质，而且这种方式在本领域具有开创性，能够为医学领域的发展提供研究方向。
病灶显像剂病灶区域浓度确定摄取图像摄取浓度分布研究方向医学领域分割申请

[发明专利]一种多柱神经网络医学影像分析方法及装置-CN202011537662.4在审
发明人：沈娟;陈美霓 -专利权人：延安大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像处理领域，具体涉及一种多柱神经网络医学影像分析方法，包括如下步骤：基于异常区识别模型实现医学影像内载异常区的识别，并实现异常区图像的抠取；基于异常区校正模型实现异常区图像的去噪、偏转角度校正处理；基于病灶区识别模型实现异常区图像内载病灶区的识别，并实现病灶区的抠取；基于病灶区三维重构模型实现病灶区的三维重构；基于病灶区三维尺寸测量模型实现病灶区三维模型形状的识别和尺寸的测量。本发明基于Hadoop依次运行串联的异常区识别模型、异常区校正模型、病灶区识别模型、病灶区三维重构模型、病灶区三维尺寸测量模型实现了医学影像内异常区和病灶区的自主快速识别和测量。
一种神经网络医学影像分析方法装置

[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210107118.9在审
发明人：孟海忠;吴边;柴鹏飞;方成;饶官军;毛晨思;冯辉;任宇翔 -专利权人：挂号网（杭州）科技有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标病灶的待处理数据；依次将所述待使用分类视频中的各待处理视频帧、所述目标静态图像和与各待处理视频帧所对应的融合图像，输入至预先训练好的图像融合模型中，得到目标融合图像；基于预先训练好的图像分类模型对所述目标融合图像分类处理，得到与所述待处理数据相对应的分类属性特征；基于所述分类属性特征，确定与所述目标病灶相对应的目标分类结果。解决了现有技术中通过人工鉴别包括病灶的图像对应的病灶类型，导致在浪费人力的同时，鉴别效率低、准确性差的问题，实现在节省人力的同时提高与病灶信息相对应的图像分类的便捷性和有效性的效果。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种裂隙灯的控制方法、装置、裂隙灯及存储介质-CN202210039861.5在审
发明人：刘奕志;李鹏 -专利权人：中山大学中山眼科中心;广州莫廷影像科技有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： A61B3/135 文献下载
摘要：本发明公开了一种裂隙灯的控制方法、装置、裂隙灯及存储介质，该方法包括：当接收到眼部检查指令时，控制照明光源打开，并调节照明光源形成弥散光照明；控制高速相机进行拍摄，同时改变电动调焦镜头的焦点，得到第一采集图像，并将第一采集图像输入到预设的图像识别模型中，得到疑似病灶图像，确定疑似病灶的眼部位置；调节照明光源形成裂隙光照明；控制照明光源移动，以使裂隙光从疑似病灶的人眼位置的一侧移动到另一侧；同时控制高速相机进行拍摄，并改变电动调焦镜头的焦点，得到第二采集图像；将第二采集图像输入到图像识别模型中，得到眼部病灶的清晰图像。本发明能自动控制照明光具移动，并进行图像高速采集，智能地确定眼部病灶位置。
一种裂隙控制方法装置存储介质