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[发明专利]血管分割方法、电子设备及存储介质-CN202310922453.9在审
发明人：林付梁;何校栋;方刚;秦岚;杨光明;印胤 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种血管分割方法、电子设备及存储介质。该血管分割方法包括：获取待分割造影影像；将待分割造影影像输入图像分割模型中，得到图像分割模型输出的血管轮廓概率图；其中基于造影影像样本集训练得到图像分割模型；以及根据血管概率阈值和血管轮廓概率图确定血管轮廓分割图。利用本申请提供的技术方案，能够提升血管的识别精度以及识别效率，降低医护人员的工作负担。
血管分割方法电子设备存储介质

[发明专利]用于颅内Wills环血管中心线盲补全的方法及产品-CN202310854540.5在审
发明人： 何校栋;秦岚;杨光明;印胤 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本披露公开了一种用于颅内Wills环血管中心线盲补全的方法及产品。该方法包括：从颅内影像中提取颅内血管中心线的节点及节点之间的连接信息；基于节点和连接信息构造颅内血管中心线的图数据结构；将图数据结构输入至图补全模型，其中图补全模型设置用于补全出包含完整Wills环的颅内血管中心线；以及输出经图补全模型处理后所获得的包含完整Wills环的颅内血管中心线。本披露实施例的方法可以通过已提取的颅内血管中心线的节点及节点之间的连接信息构造出图数据结构，从而利用图数据结构的丰富信息来补全出因颅内血管Wills环先天不完整和/或脑血管闭塞狭窄而缺失的血管中心线。
用于 wills 血管中心线盲补全方法产品

[发明专利]用于盲补连头颈胸血管中心线的方法、设备及存储介质-CN202310855690.8在审
发明人： 何校栋;秦岚;杨光明;印胤 -专利权人：强联智创（北京）科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本披露公开了一种用于盲补连头颈胸血管中心线的方法、设备及存储介质。该方法包括：获取头颈胸血管的局部中心线；将局部中心线转换成无向图数据结构；以及利用图补全模型处理局部中心线的无向图数据结构，以获得头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构。本披露实施例通过将局部中心线转换成无向图数据结构，为图补全模型提供了稀疏数据结构和拓扑结构信息等丰富的参考依据，使得图补全模型能够完成局部中心线的精准补全，输出完整可靠的头颈胸血管全局中心线，进而为头颈胸血管狭窄、闭塞等症状的准确识别提供了可靠的依据，有利于提高缺血性脑卒中的诊断准确度。
用于盲补连头颈血管中心线方法设备存储介质

[实用新型]一种基于边缘侧计算和服务装置的病理诊断系统-CN202020663016.1有效
发明人：张晶;何校栋;雷晓达;李伟平;卢迪 -专利权人：北京贝叶科技有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于边缘侧计算和服务装置的病理诊断系统及方法，其中，系统包括：数字切片扫描仪、边缘侧计算终端、医生诊断工作站、边缘侧集成服务器；所述数字切片扫描仪，将病理切片扫描为病理切片数字影像；所述边缘侧计算终端，将病理切片数字影像进行边缘计算处理，并给出初步诊断结果；所述医生诊断工作站，医生根据边缘计算后的病理切片数字影像进行医学诊断；所述边缘侧集成服务器，进行边缘计算终端的模型训练和更新。本实用新型利用边缘侧计算技术与数字切片扫描仪相结合，在扫描存储同时病灶识别以及初筛诊断，可与医生诊断平台及远程会诊系统对接，大大提高病理切片识别效率。并且还采用联合学习的机制，同时进行多家医院工作站模型训练，并返回对应的修正参数。本系统将会获得一个鲁棒性高，识别精度高的模型。
一种基于边缘计算服务装置病理诊断系统

[发明专利]基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法及系统-CN201810330385.6有效
发明人：吕绍林;于川汇;崔宗会;何校栋;陈瑞侠 -专利权人：博众精工科技股份有限公司
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种人工智能技术领域基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类方法及系统，包括：获取眼底图像；将同一眼底图像导入微血管瘤病变识别模型、出血病变识别模型和渗出病变识别模型中进行识别；根据识别结果提取病变特征信息，再采用经训练的SVM分类器对提取的病变特征信息分类，获得分类结果；微血管瘤病变识别模型通过提取眼底图像中微血管瘤病变候选区域再输入CNN模型进行训练得到；出血病变识别模型、渗出病变识别模型分别通过对眼底图像中出血病变区域、渗出病变区域进行标注，再输入FCN模型进行训练得到。本发明降低了对网络模型描述能力的要求，使得模型容易训练，并且能够针对不同的病变对病变灶区域进行定位勾画，方便医生进行临床筛查。
基于深度学习糖尿病视网膜图像分类方法系统

[发明专利]一种基于边缘侧计算和服务装置的病理诊断系统及方法-CN202010344137.4在审
发明人：张晶;何校栋;雷晓达;李伟平;卢迪 -专利权人：北京贝叶科技有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于边缘侧计算和服务装置的病理诊断系统及方法，其中，系统包括：数字切片扫描仪、边缘侧计算终端、医生诊断工作站、边缘侧集成服务器；所述数字切片扫描仪，将病理切片扫描为病理切片数字影像；所述边缘侧计算终端，将病理切片数字影像进行边缘计算处理，并给出初步诊断结果；所述医生诊断工作站，医生根据边缘计算后的病理切片数字影像进行医学诊断；所述边缘侧集成服务器，进行边缘计算终端的模型训练和更新。本发明利用边缘侧计算技术与数字切片扫描仪相结合，在扫描存储同时病灶识别以及初筛诊断，可与医生诊断平台及远程会诊系统对接，大大提高病理切片识别效率。并且还采用联合学习的机制，同时进行多家医院工作站模型训练，并返回对应的修正参数。本系统将会获得一个鲁棒性高，识别精度高的模型。
一种基于边缘计算服务装置病理诊断系统方法

[发明专利]基于深度学习的青光眼眼底图像筛查方法及系统-CN201810384053.6在审
发明人：吕绍林;于川汇;崔宗会;王茜;何校栋;陈瑞侠 -专利权人：博众精工科技股份有限公司
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种人工智能技术领域的基于深度学习的青光眼眼底图像筛查方法及系统，获取待识别眼底图像；利用视盘提取FCN模型对待识别眼底图像进行视盘的定位和分割，提取得到视盘子图像；利用分类CNN模型对视盘子图像进行识别，得到青光眼眼底图像分类结果。本发明仅对分割提取的视盘进行识别，降低了信息处理量，能够辅助医生提高青光眼检测效率。
眼底图像青光眼筛查人工智能技术信息处理量分类结果辅助医生子图像分割盘子图像学习分类检测

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