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[发明专利]一种乳腺钼靶图像细节增强方法及系统-CN202211320792.1有效
发明人：马骞;葛新;谷倬宇;宋晓琴;张明芳;姜明强;邓萌;赵冰;白睿敏;伍东红;王文东 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种乳腺钼靶图像细节增强方法及系统，包括计算乳腺钼靶图像中的乳腺致密程度，根据致密程度确定对所述乳腺钼靶图像进行高斯滤波的核心个数K，采用高斯滤波的核心分别对所述乳腺钼靶图像进行高斯滤波，得到K个高斯滤波后的图像；计算相邻高斯滤波后的图像的差；根据集合中元素的值确定与元素对应的权重，基于权重、元素、乳腺钼靶图像得到细节增强后的乳腺钼靶图像，并将结果输出。本发明针对不同的致密度得到不同的细节提取强度，并根据计算得到的权重，得到最后增强后的乳腺钼靶图像，极大地方便了医护人员对乳腺钼靶图像细节的查看。
一种乳腺图像细节增强方法系统

[发明专利]乳腺钼靶图像处理方法、系统、存储介质及设备-CN201910744719.9在审
发明人：郑介志;冯娟 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司;上海联影医疗科技有限公司
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请涉及一种乳腺钼靶图像处理方法、系统、存储介质及设备，获取乳腺钼靶图像；对所述乳腺钼靶图像进行图像分割处理，得到目标结构；在得到所述目标结构后，对所述乳腺钼靶图像中的所述目标结构进行图像增强处理，得到包含增强后的目标结构的乳腺钼靶增强图像；或者，在得到所述目标结构后，获取钼靶拍摄的原始信号，对所述原始信号中所述目标结构对应的目标信号进行信号增强处理，根据增强后的目标信号以及所述原始信号得到对应的乳腺钼靶增强图像。在获取乳腺钼靶图像之后，通过对图像中的目标结构进行分割并对目标图像进行增强处理，从而可以使得乳腺钼靶图像中的目标结构更加容易被区分，从而有助于医生进行观察分析，提高诊断准确性。
目标结构乳腺钼靶图像原始信号目标信号乳腺钼靶增强图像存储介质目标图像图像分割图像增强信号增强增强处理钼靶图像诊断分割拍摄观察申请医生分析

[发明专利]基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统-CN202210779534.3在审
发明人：刘斌;孙辉 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于医学影像分析领域，提供了一种基于多视角自监督深度学习乳腺钼靶图像分割方法及系统，包括：获取乳腺钼靶图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺钼靶图像，利用预先训练好的多视角自监督图像分割网络进行乳腺钼靶图像肿块分割；其中，训练多视角自监督图像分割网络的过程包括自监督预训练阶段和下游任务迁移训练阶段，所述自监督预训练阶段，具体为：获取同一患者的同侧乳腺钼靶不同视角的乳腺钼靶图像作为自监督正样本；获取同一患者的非同侧乳腺钼靶图像及不同患者的乳腺钼靶图像作为自监督负样本
基于视角监督深度学习乳腺图像分割方法系统

[发明专利]一种采用改进型AlexNet模型对乳腺钼靶X线图像进行分类和识别的方法-CN201910081682.6在审
发明人：李灯熬;赵菊敏;庄莎莎 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明一种采用改进型AlexNet模型对乳腺钼靶X线图像进行分类和识别的方法，属于对乳腺钼靶X线图像进行识别和分类的技术领域，所要解决的技术问题是提供一种采用改进型AlexNet模型对乳腺钼靶X线图像进行分类和识别的方法，采用的方案包括以下步骤：第一步，对乳腺钼靶X线图像预处理；第二步，采用改进型AlexNet网络模型对乳腺钼靶X线图像进行训练；第三步，对乳腺钼靶X线图像的识别和分类；本发明适用于乳腺钼靶X线图像分类处理的领域
乳腺钼靶改进型识别和分类分类预处理分类处理网络模型

[发明专利]一种乳腺钼靶图像分割的装置、电子设备、医疗设备和介质-CN202110734983.1在审
发明人：史文钊;许娟;陈灿灿 -专利权人：神州医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种乳腺钼靶图像分割的装置、电子设备、医疗设备和介质，该电子设备包括存储器和处理器，所述存储器被配置为存储计算机程序，其中，所述处理器通过执行所述程序以实现如下乳腺钼靶图像分割的方法：获取乳腺钼靶图像；根据所述乳腺钼靶图像上非零像素的平均值确定目标分割线；根据所述目标分割线从所述乳腺钼靶图像上获取乳腺区域；基于所述乳腺区域进行数据分析，能够高效准确的从乳腺钼靶图像中获取乳腺区域，从而降低病灶检测过程中的噪音干扰
一种乳腺图像分割装置电子设备医疗设备介质

[发明专利]一种乳腺钼靶图像的分割方法、装置、终端及存储介质-CN202010403395.5有效
发明人：黄文豪;赵朝炜;王瑜;周越;孙岩峰;邹彤;李新阳;王少康;陈宽 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种乳腺钼靶图像的分割方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取乳腺钼靶图像，并根据乳腺钼靶图像的像素值调整乳腺钼靶图像的对比度；将调整对比度后的乳腺钼靶图像输入预先训练的图像分割模型中通过调整乳腺钼靶图像的对比度，能够突出背景区域和前景区域(乳房区域和非乳房的组织区域)的差异；通过预先训练的图像分割模型可以实现乳腺钼靶图像中乳房区域的预分割；通过对预分割图像进行区域填充和/或剔除处理，可以提高乳房分割精度，有利于前端展示和后续乳腺肿块和钙化研究。
一种乳腺图像分割方法装置终端存储介质

[发明专利]基于深度残差网络的乳腺钼靶图像肿块语义分割方法-CN201711172891.9有效
发明人：赖小波;许茂盛;徐小媚;吕莉莉;刘玉凤 -专利权人：浙江中医药大学
申请日： 2017-11-22 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度残差网络的乳腺钼靶图像肿块语义分割方法，包括以下步骤：标注收集的乳腺钼靶图像对应肿块和正常组织的像素类别，生成标签图像，连同乳腺钼靶图像及其对应的标签图像分成训练样本和测试样本；预处理训练样本后，形成一个训练数据集；构建一个深度残差网络，利用训练数据集训练网络，得到深度残差网络训练模型；预处理待分割乳腺钼靶图像肿块后，利用深度残差网络训练模型对待分割的乳腺钼靶图像像素进行二分类和后处理，输出肿块分割图像，实现乳腺钼靶图像肿块的语义分割。本发明能够有效提高乳腺钼靶图像肿块分割的自动化和智能化水平，可应用于辅助放射科医生进行医学诊断等技术领域。
基于深度网络乳腺图像肿块语义分割方法

[发明专利]基于人工智能的乳腺钼靶图像的辅助诊断系统-CN201910755719.9有效
发明人：田宽;江铖;颜克洲;沈荣波 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请是201910407807.X的分案申请，公开了基于人工智能的乳腺目标图像的辅助诊断系统，所述系统包括：乳腺DR设备、乳房良恶性子系统和自动化报告生成子系统；所述乳腺DR设备，用于基于数字X射线成像技术，采集乳腺钼靶图像；所述乳房良恶性子系统，用于获取所述乳腺DR设备采集的单侧乳房的乳腺钼靶图像，所述乳腺钼靶图像包括：头尾CC位钼靶图像和内侧斜MLO位钼靶图像；调用乳房良恶性检测模型对所述CC位钼靶图像和所述MLO位钼靶图像进行良恶性预测，得到所述单侧乳房的良恶性预测结果；所述自动化报告生成子系统，用于生成和输出检测报告，所述检测报告包括所述单侧乳房的良恶性预测结果。
基于人工智能乳腺图像辅助诊断系统

[发明专利]GLTransNet：一种融合全局特征的钼靶图像分类检测方法-CN202311034322.3在审
发明人：高忠科;夏黎黎;陈华祯;安建鹏 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合全局特征的钼靶图像分类检测方法，采集患者的乳腺钼靶图像并进行图像格式转换和类别判定，然后构建数据集并对划分的训练集和测试集分别进行预处理，提出基于融合全局特征的钼靶图像分类模型GLTransNet，对没有额外的像素级标注的全乳腺钼靶图像进行特征提取并分类，利用训练集训练分类模型并在测试集上进行分类效果测试，根据分类效果调整分类模型与训练参数，得到分类效果最佳的分类模型，将其用于患者的乳腺钼靶图像分类预测，本发明方法显著提高了乳腺钼靶图像分类的准确性，能够实现乳腺钼靶筛查自动化诊断。
gltransnet 一种融合全局特征图像分类检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的乳腺密度分类方法、系统及装置-CN201810582349.9在审
发明人：秦耿耿;徐泽园;陈卫国;马乐;何子龙 -专利权人：南方医科大学南方医院
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的乳腺密度分类方法、系统及装置，方法包括采集乳腺钼靶图像，并对其进行分类标记，得到标记后的乳腺钼靶图像；将标记后的乳腺钼靶图像进行预处理，得到钼靶训练图像；将钼靶训练图像输入至卷积神经网络模型进行训练，得到训练完成后的乳腺分类预测网络模型；将需要预测的测试样本输入至乳腺分类预测网络模型进行处理，得到乳腺密度各个分类的概率，进而得到测试样本的分类结果。本发明通过卷积神经网络模型实现端到端的训练，从而能从大量的乳腺钼靶图像中自动学习图像特征，有效提高对医疗大数据的适应能力，大大提高分类预测的准确性。本发明可广泛应用于医疗领域中。
乳腺卷积神经网络乳腺钼靶图像分类系统及装置预测测试样本网络模型训练图像钼靶预处理分类标记分类结果模型实现图像特征医疗领域自动学习大数据采集概率医疗应用

[发明专利]乳腺钼靶图像的自动标注方法、系统及存储介质-CN201910525887.9有效
发明人：刘维湘;包昌宇;彭俊川;王先明;胡楚婷;简文静 -专利权人：深圳大学;深圳市第二人民医院
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明公开了乳腺钼靶图像的自动标注方法、系统及存储介质，方法包括：对采集到的乳腺钼靶图像进行裁剪；对裁剪后的乳腺钼靶图像进行全局对比度的归一化处理；对归一化处理后的乳腺钼靶图像进行尺度调整；基于预设的深度神经网络模型，对尺度调整后的乳腺钼靶图像的进行深度迁移特征的提取，并将同侧乳腺两个视图的特征进行融合；基于可视化辅助方法，对提取及融合的深度迁移特征进行聚类分析；根据聚类分析的结果，对乳腺钼靶图像进行自动标注。
乳腺图像自动标注方法系统存储介质

[发明专利]一种钼靶图像中乳头位置自动检测方法-CN201711476809.1在审
发明人：陆遥;江佳宇 -专利权人：广州柏视医疗科技有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种钼靶图像中乳头位置自动检测方法，包括下述步骤：S1、读入乳腺钼靶图像，并进行预处理；S2、判断乳腺钼靶图像中乳头的大小与设定标准值的大小，若大于等于设定标准值，则进入步骤S3，若小于设定标准值，则进入步骤S4；S3、采用滚球法对乳腺钼靶图像进行分类，并检测乳头位置；S4、采用橡皮筋矫直变换(RBST)算法，将乳腺钼靶图像中乳房边缘拉直成为矩形RBST图像，将沿乳房边界的像素映射到RBST图像的第一行本发明能够准确有效且鲁棒性高的钼靶图像中定位乳头位置的方法，从而为提高乳腺钼靶图像的多视角分析的潜力，提高乳腺癌诊断准确率，提高癌症患者的生存机率。
乳腺钼靶图像乳头位置图像钼靶自动检测橡皮筋预处理法线乳腺癌诊断对象边界乳房边缘像素映射乳头多视角滚球法鲁棒性乳房映射准确率读入矫直拉直算法像素癌症分类检测分析

[发明专利]支持异构信息集成的乳腺钼靶报告语义树模型建立方法-CN201910256713.7在审
发明人：李继云;孙莉;黄鹏;顾莹莹;李凯华;乐嘉锦 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种支持异构信息集成的乳腺钼靶报告语义树模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：形成乳腺癌钼靶影像表现文本描述的文本规范化数据库；实时获取乳腺癌钼靶影像表现的文本描述，根据语义信息基于文本规范化数据库对文本描述进行短语的划分本发明通过构建乳腺钼靶语义树的方式实现将来自不同医院的、不同医生的、复杂的乳腺癌钼靶影像的文本信息结构化，实现异构信息的基于语义的集成。
文本描述语义树乳腺钼靶异构信息钼靶影像乳腺癌模型建立数据库文本短语语义实时获取文本信息语义信息语义约束规范化结构化构建表现医生

[发明专利]一种基于深度学习的乳腺钼靶胸大肌区域分割方法-CN202210449075.2在审
发明人：陈丰农;章梦达;刘元振;张娟 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的乳腺钼靶胸大肌区域分割方法，包括：获取原始乳腺钼靶图像并预处理：依次进行格式转换、去除标签、Gamma校正、勾画胸大肌并转为掩膜图像；将对应的去除拍摄信息标签后的图像和掩膜图像进行扩充，获得数据集；建立DeepLabV3模型并训练；将待识别图像依次进行格式转换、去除拍摄信息标签和Gamma校正，获得第一乳腺钼靶图像；采用训练好的模型对第一乳腺钼靶图像进行预测，输出预测特征图并重构尺寸；将经过格式转换后的待识别图像和重构后的预测特征图相乘，获得目标乳腺钼靶图像。该方法可提高钼靶影像去除胸肌部分的效率及腺体含量计算精准度，为患者患乳腺癌风险的预测提供更好的依据。
一种基于深度学习乳腺钼靶胸大肌区域分割方法

[发明专利]一种乳腺钼靶AI辅助筛查方法-CN202010840616.5有效
发明人：曲建明;蒲立新;刘欢欢;曹旭 -专利权人：成都金盘电子科大多媒体技术有限公司
申请日： 2020-08-20 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种乳腺钼靶AI辅助筛查方法；包括以下步骤：步骤S1：获取影像数据和非影像数据并输入；步骤S2：构建良恶性检测模型；步骤S3：构建病灶区域定位模型。本发明开发了一种针对乳腺钼靶影像由粗到细的AI辅助检测算法，首先获取左右乳房CC位和MLO位钼靶影像共四张高分辨率影像，输入到多视角的乳腺钼靶良恶性分类模型，对每张钼靶影像良恶性进行识别，最后使用FasterR‑CNN疾病检测模型，对乳腺钼靶影像进行精细化的疾病良恶性识别和定位。
一种乳腺 ai 辅助方法

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