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[发明专利]图像识别方法及设备-CN202010777473.8有效
发明人：孔令兴;苏畅;任立刚;李扬;张克寒;李璐;于楠 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种图像识别方法及设备，该方法包括：获取用户终端发送的待识别的医疗图像；对待识别的医疗图像进行解码处理，得到处理后的医疗图像；采用目标网络模型，对处理后的医疗图像进行处理，以获取处理后的医疗图像中的病灶区域，其中目标网络模型是通过对基础网络模型训练得到的；将病灶区域发送给用户终端。本发明实施例通过对用户终端发送的待识别的医疗图像进行解码处理，得到处理后的医疗图像，并利用目标网络模型识别处理后的医疗图像，以获取医疗图像中的病灶区域，实现病灶区域的准确识别，无需人工识别医疗图像中的病灶区域，提高病灶区域的识别准确率以及效率。
图像识别方法设备

[发明专利]图像处理方法、装置及图像处理系统-CN202110644167.1在审
发明人：徐燕;崔鸣智 -专利权人：北京东软医疗设备有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本公开提供一种图像处理方法、装置及图像处理系统。所述方法包括：获取针对检测图像呈现的血管病灶区域设置的区域标记，获取针对同一检测对象采集的实时造影图像，将区域标记显示在实时造影图像中的目标位置处，目标位置为血管病灶区域内显示的病灶所在的位置，输出标记有区域标记的实时造影图像，从而实现在实时造影图像中显示血管病灶区域的区域标记，方便医生通过查看实时造影图像中的区域标记，确定出区域标记所标记的区域内存在血管病灶，准确地将介入器件输送至血管病灶处，保证了介入手术的顺利进行。
图像处理方法装置系统

[发明专利]用于3D图像的异常图像筛查方法、装置、设备及存储介质-CN202010554979.2在审
发明人：陈凯星;周鑫;吕传峰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种异常图像筛查方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：接收病灶筛查请求，病灶筛查请求至少携带有原始图像信息以及与原始图像信息相对应的病灶预测结果；创建与病灶预测结果相对应的感受性曲线数据；获取与感受性曲线数据相对应的高阈值数据；获取与感受性曲线数据相对应的低阈值数据；基于高阈值数据、低阈值数据以及原始图像信息的连通性对病灶预测结果进行筛选操作，获得病灶筛选结果；输出病灶筛选结果。此外，本发明还涉及区块链技术，病灶筛选结果可存储于区块链中。本申请不仅有效的兼顾病灶漏检和假阳性引入问题，而且还利用了图像相邻层间病灶相关性信息，可以起到对网络学习方式的补充和优化。
用于图像异常方法装置设备存储介质

[发明专利]一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法-CN202210971164.3有效
发明人：陈浩宇;麦小婷;黄少芬;张美琴 -专利权人：汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法，包括：基于OCT扫描小鼠后极部眼底，获取小鼠后极部眼底病灶图像；基于小鼠后极部眼底病灶图像获取病灶分布坐标；基于病灶分布坐标构建病灶分布规律坐标图；基于病灶分布规律坐标图获取病灶象限分布情况并计算统计各象限病灶数量该方法整合了小鼠模型视网膜病灶的横断面分层信息（OCT）和象限位置分布信息（眼底照相），较全面地反映了小鼠视网膜病灶的位置情况。本发明提出的方法为视网膜病变的动物模型研究提供一种合适的图像分析方法。
一种小鼠模型视网膜病灶分布分析方法

[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]一种胶囊内窥镜图像处理方法、系统、设备及存储介质-CN202211534162.4在审
发明人：滕智帆;刘建华;孙洪博;王栩;王秋良 -专利权人：中国科学院赣江创新研究院
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种胶囊内窥镜图像处理方法、系统、设备及存储介质，包括：将通过胶囊内窥镜采集到的患者的肠道实时图像传输至显示终端；显示终端接收肠道实时图像并使用已训练的病灶识别模型识别肠道实时图像中的病灶位置以及病灶种类；显示终端在屏幕上显示肠道实时图像，在肠道实时图像中标注病灶位置以及病灶种类。本发明通过病灶识别模型进行病灶位置以及病灶种类的自动识别并通过显示终端进行自动预警，不仅提高了阅片效率和检测性能，而且能够及时提醒医务人员，降低了人为导致的误诊、漏诊概率，保证了胶囊内窥镜检测结果的准确性
一种胶囊内窥镜图像处理方法系统设备存储介质

[发明专利]一种鼻咽癌疗效的自动评测方法及系统-CN201810956607.5有效
发明人：黄炳升;黄斌;叶裕丰;蔡洵;邹国荣;曾伟华;何艳 -专利权人：深圳大学;广州市番禺区中心医院(广州市番禺区人民医院、广州市番禺区心血管疾病研究所)
申请日： 2018-08-21 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种鼻咽癌疗效的自动评测方法及系统，方法包括：采用深度学习算法对鼻咽癌图像进行病灶分割，得到疗前鼻咽癌病灶和疗后鼻咽癌病灶；将疗后鼻咽癌病灶配准至疗前鼻咽癌病灶，得到已配准的疗后鼻咽癌病灶；根据疗前鼻咽癌病灶和已配准的疗后鼻咽癌病灶采用疗效自动评测算法进行疗效自动评测，输出疗效评测结果。本发明通过配准来使得疗后鼻咽癌图像与疗前鼻咽癌图像处于同一图像空间内，更有利于精确地计算疗前疗后病灶差异；采用深度学习算法对鼻咽癌图像进行病灶分割，能自动从原鼻咽癌图像分割出病灶，更加精准；采用疗效自动评测算法进行疗效自动评测
一种鼻咽癌疗效自动评测方法系统

[发明专利]病灶区域检测方法、装置、设备及存储介质-CN202010259982.1在审
发明人：蔡杭;李月;魏征 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种病灶区域检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：对肺图像进行肺叶分割处理，得到肺叶分割图像；基于所述肺叶分割图像的图像特征，得到所述图像特征中的特征点对应的注意力特征；利用所述注意力特征对所述肺叶分割图像进行病灶预测处理，得到所述肺叶分割图像中的病灶区域。本发明能够提升病灶区域的检测精度。
病灶区域检测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于脉冲耦合神经网络的内窥图像中病灶识别方法-CN201610207950.0在审
发明人：潘国兵;普帅帅;卢从成;陈金鑫 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-04-05 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于视觉注意机制的内窥图像中病灶定位方法，包括如下步骤：视频分幅、图像预处理、面向视觉感知的颜色空间转换、疑似病灶区域定位、构造特征向量、采用脉冲耦合神经网络进行模式识别、区域转移、直到所有疑似病灶区域识别结束、病灶图像分类提取、重复以上步骤直至整个视频文件的内窥图像识别结束。本发明方法基于人类视觉注意机制的病灶区域定位和脉冲耦合神经网络进行模式识别，将提高病灶模式识别的准确度进而提高病灶模式内窥图像提取的准确度，降低临床医生的工作量。
一种基于脉冲耦合神经网络图像病灶识别方法

[发明专利]一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法-CN201910255361.3在审
发明人：陈新建;管丽玲;俞凯 -专利权人：江西比格威医疗科技有限公司
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种视网膜OCT图像中多种视网膜病灶的自动检测方法，所述方法包括如下步骤：采集视网膜3D OCT图像；采用已训练好的多种视网膜病灶检测及分割模型对所述视网膜3D OCT图像进行检测和初步分割，获取初步分割的病灶区域；对初步分割的病灶区域进行修正，获得精确的视网膜病灶区域。本发明的方法不仅能够精确检测视网膜OCT图像中的视网膜病灶区域，而且能够定量分析视网膜OCT图像中的多种视网膜病灶，具有理想的鲁棒性及准确率。
视网膜病灶区域病灶自动检测分割病灶检测定量分析分割模型鲁棒性检测准确率采集修正

[发明专利]病灶自动识别方法、装置及计算机可读存储介质-CN201910064338.6在审
发明人：刘莉红;马进;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种病灶自动识别方法，该方法包括：采集眼底图像数据，并对所述眼底图像数据执行预处理操作；利用预处理操作之后的眼底图像数据训练病灶识别模型；及将需要进行病灶识别的眼底图像以预设的N个像素为步长均匀地产生图像块，对每个图像块运用所述病灶识别模型得到该图像块的概率值，对所有图像块的概率值进行平均运算，得到该输入的眼底图像中病灶的概率值。本发明可以实现眼底病灶的自动识别。
病灶图像块眼底图像数据自动识别计算机可读存储介质预处理操作眼底图像概率人工智能技术平均运算眼底病灶像素预设采集

[发明专利]胸部病灶图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201811348841.6在审
发明人：刘新卉;马进;王健宗;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种胸部病灶图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取包括胸部病灶图像的病例图片；将所述病例图像输入到预设的胸部病灶图像分类模型中；根据所述胸部病灶图像分类模型输出的分类结果由于胸部病灶图像分类模型在训练时，采用已经确诊或治愈的疾病图片，进行训练使其具有了判断同类型图片中疾病名称的能力，且胸部病灶图像分类模型对图像表征的疾病判断能够代表本领域内的普遍判断结果。因此，通过胸部病灶图像分类模型能够避免疾病诊断时，仅仅依靠单个或者部分医护人员的经验判断的局限，使疾病的判断结果符合本领域内的通识标准，能够有效的提高疾病诊断的准确率。
病灶图像胸部分类模型计算机设备疾病存储介质疾病诊断判断结果分类结果疾病判断经验判断图片表征图像表征图像输入分类准确率预设图片医护局限输出

[发明专利]一种基于先验引导的乳腺病灶深度学习分割方法-CN202110605271.X有效
发明人：张煜;宁振源;钟升洲 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于先验引导的乳腺病灶深度学习分割方法，包括以下步骤：S1，读取乳腺超声图像数据；S2，获取病灶区域内的至少三个标记点；S3，使用线性光谱聚类超像素方法和多尺度组合分组方法处理图像；S4，通过加权求和的方式得到包含病灶先验信息的前景图像；S5，将前景先验图像取反，获得背景先验图像；S6，利用前景与背景先验图像进行前景与背景特征提取；S7，融合互补的前景与背景特征，输出病灶分割结果。本发明通过预处理获得包含乳腺肿瘤先验信息的图像后，利用U‑Net网络框架对病灶区域进行特征提取。该方法利用前景与背景先验信息的引导，提升超声乳腺病灶的分割精度。该方法分割得到的病灶图像，纹理细节丰富，边缘清晰，图像丢失少。
一种基于先验引导乳腺病灶深度学习分割方法

[发明专利]超声成像方法、系统和图像测量方法、处理系统及介质-CN201811552901.6有效
发明人：张燕来;李雷;邹耀贤;胡锦明;徐志安 -专利权人：深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种超声成像方法、系统和图像测量方法、处理系统及介质，所述超声成像方法包括：发射超声波并接收超声回波，根据超声回波数据获得超声原始图像，并通过显示装置显示超声原始图像；在检测到病灶区域测量指令时，获取病灶区域测量指令对应的待识别图像，并在待识别图像上检测与病灶区域关联的初始中心点，根据检测到的初始中心点从待识别图像中提取出病灶区域的边缘点；根据边缘点计算病灶区域的长轴及短轴的长度。本发明实施例所提供的超声成像方法能够在显示超声原始图像后根据用户输入的图像内一点，自动完成超声图像内病灶区域的识别及测量，简化了用户的操作流程，提高了病灶区域测量的效率及准确性。
超声成像方法系统图像测量方法处理介质

[发明专利]一种基于深度学习的X光胸片病灶定位方法及系统-CN201911124998.5有效
发明人：柯晓文;权申文;刘远明 -专利权人：深圳市智影医疗科技有限公司
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于深度学习的X光胸片病灶定位方法及系统，方法包括：获取X光胸片图像，对X光胸片图像进行预处理后，生成X光胸片图像对应的数据标签；将预处理后的X光胸片图像输入训练好的卷积神经网络，根据输出结果生成X光胸片图像的初始病灶语义分割图像；对所述初始病灶语义分割图像进行二次处理后，过滤掉卷积神经网络在肺部区域外部的假阳性，生成目标病灶语义分割图像；将目标病灶语义分割图像叠加渲染到原图，生成一个显示病灶高亮的热图，完成对X光胸片病灶定位。
一种基于深度学习胸片病灶定位方法系统

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