“郭华源”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果14个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于个性化联邦学习的DFU医学图像分类方法及系统-CN202311035070.6在审
发明人：何昆仑;赵亚威;伍欣;刘盼;郭华源 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于个性化联邦学习的DFU医学图像分类方法及系统，该方法包括如下步骤：参与联邦学习的客户端获取DFU图像样本集和待分类DFU图像；客户端基于卷积神经网络构建图像分类模型；中央服务器将预设的分类器模块参数传递至客户端；客户端基于分类器模块参数更新分类器模块；客户端利用DFU图像样本集训练图像分类模型，计算得到模型损失和客户端梯度；客户端将客户端梯度上传至中央服务器；中央服务器结合客户端梯度和预设的先验知识更新分类器模块参数；重复训练步骤直至模型损失收敛，得到DFU图像分类模型；客户端通过DFU图像分类模型完成待分类DFU图像的图像分类。本发明通过个性化联邦学习训练的DFU图像分类模型具有较高的分类准确性。
基于个性化联邦学习 dfu 医学图像分类方法系统

[发明专利]影像数据的分级存储方法、装置、电子设备和介质-CN202210260774.2在审
发明人：何昆仑;郭华源;刘敏超 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/11 文献下载
摘要：本申请公开了一种影像数据的分级存储方法、装置、电子设备和介质，其中方法包括：从终端系统获取预设时间段内对多个影像数据进行操作的特征参数；基于所述特征参数，分别计算每个所述影像数据对应的活跃度；根据所述活跃度和所述影像数据对应的存储时间，确定每个所述影像数据的存储策略，能够有效提高影像数据分级存储的使用效率。
影像数据分级存储方法装置电子设备介质

[发明专利]联邦学习系统及其大规模影像训练方法和装置-CN202210040508.9在审
发明人：何昆仑;郭华源;刘敏超;杨菲菲;鲁媛媛;李宗任;邓玉娇 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种联邦学习系统及其大规模影像训练方法和装置，联邦学习系统包括多个终端，每个终端均根据自身存储的本地数据进行模型训练，每个终端可根据预设规则作为临时协作方与其他终端进行通信，针对每个终端，方法包括：获取基于本地数据进行训练的当前迭代步生成的关键参数；根据预设规则确定当前迭代步对应的临时协作方；将关键参数发送至临时协作方，以使临时协作方根据接收到的各终端发送的关键参数进行模型融合，并将下一迭代步的模型参数发送至每个终端；接收临时协作方发送的下一迭代步的模型参数，并基于模型参数和本地数据进行下一迭代步的训练，通过动态确定临时协作方，有效避免固定服务器带来的瓶颈和异常。
联邦学习系统及其大规模影像训练方法装置

[发明专利]肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质-CN202110076124.8有效
发明人：何昆仑;邢宁;聂永康;管希周;马林;刘盼;郭华源;王文君;钟琴;郭桦;丁俊谕;李宗任;刘博罕;赵诚辉;张培芳 -专利权人：中国人民解放军总医院;北京安德医智科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种肺部CT图像的多标签智能检测方法、装置、设备和介质，获取逐层输入的目标图像，所述目标图像为肺部CT图像；将所述目标图像输入至训练好的多类别分割模型中，得到多类别分割图像和单一类别分割图像，所述多类别分割图像用于指示所述目标图像中至少一部分区域的所属类型标签，所述单一类别分割图像用于指示所述目标图像中包含的感兴趣区域；利用所述单一类别分割图像对所述多类别分割图像进行筛选，得到所述目标图像中感兴趣区域的所属类型标签，在不损失特征的情况下，有效提高图像处理速度。
肺部 ct 图像标签智能检测方法装置设备介质

[发明专利]基于边缘计算框架的人脸识别系统-CN202111494845.7在审
发明人： 郭华源;何昆仑;刘敏超;鲁媛媛;杨菲菲;李宗任 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于边缘计算框架的人脸识别系统，所述系统包括：服务器，所述服务器配置用于存储人脸数据库和人脸识别模型库，所述人脸数据库包括注册身份信息及与所述注册身份信息关联的注册人脸特征信息，所述人脸识别模型库包括至少一个AI模型；与所述服务器通信连接的至少一个客户端，所述客户端配置用于实时采集视频图像，并根据所述注册身份信息、所述注册人脸特征信息和所述AI模型，对所述视频图像逐帧进行人脸识别。采用本公开的人脸识别系统能够通过客户端进行高效率、高性能地边缘计算，实现大规模快速人脸识别，极大地降低了服务器的处理压力，同时还能够增强系统应对大规模应用和轻量级部署的灵活性和鲁棒性。
基于边缘计算框架识别系统

[发明专利]基于人工智能的图像分类方法、装置、设备和介质-CN202110237602.9有效
发明人：何昆仑;杨菲菲;郭华源;林锡祥;陈煦;邓玉姣;钟琴;汪驰;李瑶;于立恒;段永杰 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于人工智能的图像分类方法、装置、设备和介质，包括：获取待检测区域的超声图像，所述超声图像包括三维视频图像和二维频谱图像；将所述三维视频图像和所述二维频谱图像分别输入至对应的特征提取网络模型，得到视频特征和频谱特征；将所述视频特征和所述频谱特征进行融合得到融合特征，根据所述融合特征确定所述待检测区域的所属类型，能够有效确定待检测区域的所属类型。
基于人工智能图像分类方法装置设备介质

[发明专利]用于标注感兴趣区域的方法、装置和计算机可读存储介质-CN202010329836.1有效
发明人：何昆仑;郭华源;刘敏超;杨菲菲;邓玉娇;李宗任 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于在超声多帧图像中标注感兴趣区域的方法，包括：获得超声多帧图像，超声多帧图像包括第一帧图像、第二帧图像和第三帧图像；在第一帧图像中针对感兴趣区域手工生成第一标注曲线；在第二帧图像中基于第二帧图像相对于第一帧图像的平移量及第一标注曲线生成第二标注曲线，在第三帧图像中，如果第三帧图像相对于第二帧图像的平移量大于预定阈值，则基于第三帧图像相对于第二帧图像的平移量、第三帧图像相对于第一帧图像的平移量及第二标注曲线生成第三标注曲线。本发明还提供了一种装置和计算机可读存储介质。
用于标注感兴趣区域方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]图像归档通信系统异常定位方法、装置、设备及介质-CN202010336279.6有效
发明人： 郭华源;刘敏超;何昆仑 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06F16/18 文献下载
摘要：本申请公开了图像归档通信系统异常定位方法、装置、设备及介质。该图像归档通信系统是多台图像归档通信PACS服务器端架构的PACS系统，该方法包括：从多个图像归档通信PACS服务器端分别接收医学数字成像和通信DICOM日志文件；并行地调用预先构建的日志信息模型，对DICOM日志文件进行处理；将处理后的DICOM日志文件写入日志数据库；基于日志数据库分析得到多服务器端架构的PACS系统的异常分析结果。根据本申请实施例的技术方案，按照日志信息模型对将DICOM日志进行并行化处理，有效地提高了多PACS服务器端架构的PACS系统的异常定位的效率。
图像归档通信系统异常定位方法装置设备介质

[发明专利]基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备-CN202010353367.7有效
发明人：杨菲菲;何昆仑;王秋霜;刘博罕;陈煦;李宗任;郭华源;张璐;邓玉娇 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：申请公开了基于深度学习的室壁运动异常超声处理方法、系统和设备。所述方法包括：识别超声心动图中的二维切面视频；自动勾画所述二维切面视频中的每一帧图像的心内膜轮廓，并确定每个节段的位置；追踪二维切面图像中的每一帧图像的心肌部位斑点的运动，计算得出各个节段心肌的应变曲线；根据所述各个节段心肌的应变曲线，构造各个节段正常状态下的应变模型；将待测超声样本输入至各个节段的应变模型，比较待测超声样本和所述应变模型的拟合程度。本申请的上述方法、系统和设备排除了人为主观因素的干扰，减少心脏超声判读的个体间差异和个体内差异，提高识别结果的准确性和一致性。
基于深度学习运动异常超声处理方法系统设备

[发明专利]基于人工智能的超声心动图自动预测识别方法及系统-CN202010353559.8有效
发明人：何昆仑;杨菲菲;刘博罕;王秋霜;李宗任;陈煦;郭华源;张璐;邓玉娇 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本申请公开了基于人工智能的超声心动图自动预测识别方法及系统，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图的至少一个切面的彩色多普勒视频；提取所述彩色多普勒视频中的每一视频帧，并将每一视频帧输入至训练好的卷积神经网络，以获得对应每一视频帧的N维特征向量；将所述每一视频帧的N维特征向量通过注意力模块生成对应每一视频帧的权重；利用所述权重计算每一视频帧的N维特征向量的加权和，以获得所述彩色多普勒视频的整体特征表示；基于所述整体特征表示，计算获得含有预识别图像特征的预测值。通过上述方法能够准确预测超声心动图中是否存在待识别的图像特征。
基于人工智能超声心动自动预测识别方法系统

[发明专利]基于人工智能的二尖瓣瓣口面积检测方法、系统和设备-CN202010351544.8有效
发明人：李宗任;何昆仑;杨菲菲;刘博罕;王秋霜;陈煦;郭华源;张璐;邓玉娇 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本申请公开了基于人工智能的二尖瓣瓣口面积检测方法、系统和设备，所述方法包括：获取检测对象的超声心动图中反映二尖瓣结构的二维切面视频；将所述二维切面视频输入至训练好的深度学习分类模型中，获取所述二维切面视频含有二尖瓣狭窄图像特征的预测值；若所述预测值满足预设条件，则将该检测对象的心尖四腔心二尖瓣连续多普勒频谱切面图像输入图像分割网络模型，获取该切面图像对应的频谱波形图；根据所述频谱波形图预测二尖瓣瓣口面积。本申请的上述方法、系统和设备大大提高了超声检测的准确性和一致性。
基于人工智能瓣瓣面积检测方法系统设备

[发明专利]图像局部区域亮度智能评价方法、装置、设备及介质-CN202010495453.1有效
发明人：王秋霜;何昆仑;杨菲菲;李宗任;刘博罕;陈煦;郭华源 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-06-03 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了图像局部区域亮度智能评价方法、装置、设备及介质，该方法通过获取灌注显像视频的图像帧序列；调用图像分割模型对图像帧序列所包含的每一帧图像帧提取目标区域轮廓，该图像分割模型用于动态地分割图像帧所包含的目标区域轮廓，目标区域轮廓包括多个子节段区域；基于子节段区域内所包含的像素亮度值进行灌注显像评分。根据本申请实施例的技术方案，可以有效地降低图像处理的数据量，提升图像局部亮度信息处理的效率。
图像局部区域亮度智能评价方法装置设备介质

[发明专利]一种基于混合现实的医学急救培训方法及系统-CN202010334490.4在审
发明人：鲁媛媛;何昆仑;赵静;张颖;肖若秀;李俊来;肖伟厚;刘岩;吴世敬;张伟;郭华源 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G09B5/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于混合现实的医学急救培训方法及系统，该方法包括：采集处于物理环境中的医学人体模型图像数据，生成可处理的可视化影像；基于可视化影像，对医学人体模型的预设部位进行识别定位；基于预设部位的识别定位结果，实时地将预设的虚拟急救指导模型叠加到医学人体模型的预设部位上，以实现预设类型的医学急救培训。本发明的医学急救培训方法及系统可有效评估伤员症状，对急救现场做出临床判断，可有效提升急救培训的效率。
一种基于混合现实医学急救培训方法系统

[发明专利]获得心脏压力容积环的人工智能方法、设备和计算机介质-CN202010353529.7在审
发明人：何昆仑;杨菲菲;刘博罕;王秋霜;陈煦;李宗任;郭华源 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： A61B8/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于获得心脏压力容积环的人工智能方法，所述人工智能方法包括：获取样本心脏内的样本压力序列，获取所述样本心脏的样本超声心动图，基于所述样本压力序列和所述样本超声心动图训练模型，获取目标心脏的目标超声心动图，基于所述目标超声心动图和所述模型获得目标压力序列，基于所述目标超声心动图获得目标容积序列，基于所述目标压力序列和所述目标容积序列获得所述目标心脏的压力容积环。本申请还公开了一种用于获得心脏压力容积环的人工智能设备和计算机可读存储介质。
获得心脏压力容积人工智能方法设备计算机介质

1
共 14 条