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[发明专利]一种影像结节检测的方法及装置-CN201810345297.3在审
发明人：魏子昆;杨忠程;华铱炜 -专利权人：杭州依图医疗技术有限公司;杭州依图网络科技有限公司;广州依图医疗技术有限公司
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种影像结节检测的方法及装置，该方法包括通过获取结节影像以及结节影像中候选结节的三维坐标，根据候选结节的三维坐标从结节影像中确定包含候选结节的ROI，根据ROI以及结节检测模型确定出候选结节的置信度，根据置信度大于阈值的候选结节、候选结节所在身体部位的分割结果和候选结节的三维坐标，过滤掉置信度大于阈值的候选结节中的假阳性的候选结节，确定出结节影像中的结节以及结节对应的置信度。由于采用卷积神经网络对已标记结节区域的结节影像进行训练得到结节检测模型，将ROI输入至结节检测模型得到候选结节的置信度，提高的结节检测的效率，并在检测出结节后再过滤掉假阳性的结节，从而提高了结节检测的准确率
结节结节检测影像置信度三维坐标假阳性过滤卷积神经网络分割结果模型确定身体部位准确率检测

[发明专利]一种检测结节长短径长度的方法及装置-CN201810419492.6有效
发明人：魏子昆;华铱炜;丁泽震 -专利权人：杭州依图医疗技术有限公司
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种检测结节长短径长度的方法及装置，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取结节影像中结节的三维坐标，根据结节的三维坐标从结节影像中确定包含结节的感兴趣区域ROI，根据ROI以及结节分割模型从结节影像中分割出结节区域，最后通过对结节区域进行测量确定结节的长短径长度。由于采用卷积神经网络对已标记结节区域的结节影像进行训练获取结节分割模型，根据结节的三维坐标从结节影像中确定包含结节的ROI，故采用结节分割模型即可自动从RIO中确定出结节影像中结节区域，进一步确定结节长短径长度，相较于人工目测确定结节长短径长度的方法，提高了结节长短径长度的检测效率和精度。
一种检测结节长短长度方法装置

[发明专利]一种结节匹配方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210332611.0有效
发明人：代玉婷;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种结节匹配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理的结节图像和参考结节图像；将所述待处理的结节图像和所述参考结节图像输入至图像配准网络模型，得到所述图像配准网络模型输出的候选结节图像；分别确定所述候选结节图像中的结节和所述参考结节图像中的结节；基于所述候选结节图像中的结节和所述参考结节图像中的结节之间的关系，确定所述候选结节图像与所述参考结节图像构成的结节对。
一种结节匹配方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种结节倍增时间的确定方法及装置-CN201810344657.8在审
发明人：魏子昆;杨忠程;丁泽震 -专利权人：杭州依图医疗技术有限公司;杭州依图网络科技有限公司;广州依图医疗技术有限公司
申请日： 2018-04-17 - 公布日： 2018-10-09 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种结节倍增时间的确定方法及装置，该方法包括获取第一结节影像和第二结节影像，将第一结节影像和第二结节影像中的目标结节进行匹配，并确定第一结节影像和第二结节影像中匹配的目标结节的长短径的长度，根据结节的长短径的长度确定第一结节影像和第二结节影像中匹配的目标结节的体积，根据第一结节影像和第二结节影像中匹配的目标结节的体积确定第一结节影像和第二结节影像中匹配的目标结节的倍增时间。通过检测两次拍摄的结节影像中目标结节的长短径，确定出各自的体积，比较目标结节两次的体积变化，可以确定出倍增时间，从而可以提高倍增时间的效率和准确度。
结节影像匹配倍增长度确定体积变化体积确定准确度检测拍摄

[发明专利]一种影像结节检出的方法及装置-CN201811570843.X在审
发明人：李为民;刘丹;倪浩;王成弟;白红利;任鹏伟;杨澜;邵俊;金晶;甘芸翠;鲜京宏;郑永升;方骢;石磊;杨忠程;翁静思;王虹鉴;魏子昆 -专利权人：四川大学华西医院;杭州依图医疗技术有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种影像结节检出的方法及装置，该方法包括获取结节影像，将至少3张结节影像输入至第一结节检出模型中，确定出结节影像的候选结节，对候选结节进行多方位的切割，得到候选结节的多个方向的多个切面影像，将至少3张连续的切面影像输入至第二结节检出模型，确定出结节影像中的结节。由于采用深度残差网络模型对已标记结节区域的结节影像进行训练学习得到的第一结节检出模型以及对结节的多个切面影像进行训练学习得到第二结节检出模型，可以提高结节检测的效率，并且在检测出结节后再过滤掉假阳性的结节，从而提高了结节检测的准确率。
结节影像检出切面训练学习影像输入结节检测网络模型假阳性准确率残差检测过滤切割

[发明专利]肺结节检测方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210211076.3在审
发明人：黄峰;徐谦;马海宏;欧阳湘江 -专利权人：湖南工程学院;湖南康验医疗科技有限公司
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了肺结节检测方法、电子设备及计算机可读存储介质，所述肺结节检测方法包括：获取待检测目标的肺结节图像，依据所述肺结节图像和预设第一肺结节检测模型，对所述待检测目标进行肺结节检测，得到第一肺结节检测结果；获取所述肺结节图像对应的各历史肺结节图像，依据所述肺结节图像和各所述历史肺结节图像，生成肺结节随时间变化的肺结节时序数据；根据所述肺结节时序数据和预设第二肺结节检测模型，对所述待检测目标进行肺结节检测，得到第二肺结节检测结果；依据所述第一肺结节检测结果和所述第二肺结节检测结果，生成目标肺结节检测结果。本申请解决了现有技术中肺结节检测准确度低的技术问题。
结节检测方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种检测结节的方法及装置-CN201810474907.X有效
发明人：魏子昆;丁泽震;华铱炜 -专利权人：杭州依图医疗技术有限公司
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种检测结节的方法及装置，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取结节影像，然后采用结节检测模型提取结节影像的不同尺寸的特征图像，从特征图像中确定出结节识别框，结节检测模型是采用3D卷积神经网络对已标记结节的多个结节影像进行训练后确定的之后再根据从各特征图像中确定出的结节识别框确定结节影像的结节。由于提取结节影像的不同尺寸的特征图像，并识别每一个特征图像中的结节，故既能检测到大尺寸的结节，同时也能检测到小尺寸的结节，提高了结节检测的精度。其次，相较于人工判断结节影像中是否存在结节的方法，采用结节检测模型自动检测结节的方法有效地提高了结节检测的效率。
一种检测结节方法装置

[发明专利]一种结节匹配方法及装置-CN201810419012.6在审
发明人：魏子昆;杨忠程;华铱炜 -专利权人：杭州依图医疗技术有限公司;杭州依图网络科技有限公司;广州依图医疗技术有限公司
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06T7/37 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种结节匹配方法及装置，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取同一对象的各结节影像，确定结节影像中各结节和各定位锚点在结节影像中的第一坐标，根据各结节影像的分割图像以及各结节影像中各定位锚点的第一坐标确定空间变换矩阵之后再根据空间变换矩阵将各结节影像中的各结节的第一坐标转换为标定坐标系的第二坐标，最后根据各结节的第二坐标，确定各结节在其他结节影像中的匹配结节。根据结节影像的分割图像以及结节影像中各定位锚点的第一坐标确定空间变换矩阵，通过空间变换矩阵将各结节影像中的结节的坐标统一，然后对同一坐标系下的各结节影像中的结节进行匹配，确定结节的变化情况，提高了结节匹配的效率和精度
结节影像空间变换矩阵匹配定位锚分割图像坐标确定机器学习技术同一对象坐标统一坐标转换标定

[发明专利]一种面向深度学习的肺结节CT图像数据增强方法及系统-CN202010509491.8在审
发明人：吴亮生;焦泽昱;陈再励;唐宇;钟震宇;雷欢;马敬奇 -专利权人：广东省智能制造研究所
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向深度学习的肺结节CT图像数据增强方法及系统，所述方法包括：将肺结节CT图像转换为肺结节灰度图像，基于所述肺结节灰度图像提取肺实质区域；将所述肺结节灰度图像中的肺结节图像进行类别标记，获取所述肺结节图像中的可扩充肺结节和不可扩充肺结节；利用过采样算法对所述可扩充肺结节进行样本数据扩充，并基于所述不可扩充肺结节对所述肺结节灰度图像进行更新；基于数据增强算法对更新后的肺结节灰度图像进行数量扩充，生成肺结节灰度图像副本；获取所述肺结节灰度图像副本中的肺结节图像副本，对所述肺结节图像副本进行数据扩充处理。本发明实施例可解决深度学习模型中所存在的肺结节数据集不平衡与数据量不足的难题。
一种面向深度学习结节 ct 图像数据增强方法系统

[发明专利]一种结节纵横比提取装置-CN202110911372.X在审
发明人：陈奇富 -专利权人：什维新智医疗科技（上海）有限公司
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： A61B8/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种结节纵横比提取装置，包括：图像获取模块：用于获取带有结节的超声图像；感兴趣结节图像提取模块：用于通过选取若干感兴趣坐标点的方式对所述超声图像的结节边界进行截取，得到感兴趣结节图像；多边形结节获取模块：用于将所述感兴趣结节图像中相邻的感兴趣坐标点进行连线，得到多边形结节；结节高度和宽度计算模块：用于计算所述多边形结节的最大高度和最大宽度；结节纵横比计算模块：用于根据所述多边形结节的最大高度和最大宽度计算结节的纵横比本发明能够对结节进行量化判断，有效避免由主观判断结节纵横比所引起的失误。
一种结节纵横提取装置

[发明专利]一种图像处理方法、装置及存储介质-CN202010704230.1在审
发明人：邵影;高耀宗 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像处理方法、装置及存储介质，该方法包括：获取待分割的目标肺结节图像；基于肺结节分割模型对所述目标肺结节图像进行肺结节成分分割处理，得到所述目标肺结节图像对应的肺结节成分分割结果；所述肺结节分割模型基于目标样本肺结节图像及其对应的肺结节成分标签进行学习训练得到本申请能够实现对肺结节中不同成分的分割，提高肺结节分割的精度。
一种图像处理方法装置存储介质

[发明专利]一种甲状腺结节良恶性分级装置-CN202111612354.8在审
发明人：朱一成 -专利权人：什维新智医疗科技（上海）有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种甲状腺结节良恶性分级装置，包括：图像接收模块：用于接收第一感兴趣结节图像，所述第一感兴趣结节图像通过带有甲状腺结节的超声图像得到；结节特征提取模块：用于提取所述感兴趣结节图像中甲状腺结节的第一信息；结节良恶性分级模块：用于基于所述甲状腺结节的第一信息，对甲状腺结节的良恶性进行分级。本发明能够对甲状腺结节的良恶性进行精确分级。
一种甲状腺结节恶性分级装置

[发明专利]一种图像识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210957525.9有效
发明人：栗子文;张可欣;丁佳;吕晨翀 -专利权人：北京医准智能科技有限公司
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：方法主要包括：获取待识别图像；根据分割模型，对待识别图像中的肺结节区域进行分割，得到肺结节原图，肺结节原图包括肺结节以及肺结节周围区域；根据肺结节原图，生成肺结节区域对应的肺结节张量；根据识别模型和肺结节张量，对待识别图像中的肺结节进行识别，得到图像识别结果，图像识别结果包括肺结节征象。
一种图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于改进的Faster R-CNN框架的CT图像肺结节检测方法-CN201810563693.3在审
发明人：陈阳;葛治文;蔡宁;罗立民 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-06-04 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的Faster R‑CNN框架的CT图像肺结节检测方法，包括如下步骤：1、采集肺结节症状病人的胸部的CT图像，并标注肺结节位置，作为训练样本集；2构建候选结节检测网络，用训练样本集训练所述候选结节检测网络，确定网络参数，得到候选结节检测模型；3、构建候选结节假阳性剔除分类网络，用训练样本集训练所述候选结节假阳性剔除分类网络，得到候选结节假阳性剔除分类网络模型；4、将待检测的CT图像输入候选结节检测模型中，得到候选结节的位置；将所述候选结节的位置输入候选结节假阳性剔除分类网络模型中，剔除假阳性，得到肺结节检测结果。该方法更适合小尺寸肺结节的检测。
结节假阳性剔除分类网络结节检测肺结节检测训练样本集肺结节构建输入候选网络参数位置输入检测标注胸部改进网络采集

[发明专利]图像处理方法、装置、介质及电子设备-CN202111640718.3在审
发明人：荆怡;蔡巍;张霞 -专利权人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：方法包括：对目标肺部CT图像进行结节粗分割，得到至少一个结节轮廓；针对每一结节轮廓，从目标肺部CT图像中截取该结节轮廓对应的至少一个扩展区域，其中，扩展区域包括该结节轮廓以及该结节轮廓的周围区域；根据至少一个扩展区域，对该结节轮廓进行修正，得到目标结节区域。由于结节轮廓的扩展区域不仅包括结节轮廓，还包括结节轮廓的周边区域，即扩展区域还包含结节轮廓之外的丰富的上下文背景信息，这样，利用包含丰富的上下文背景信息的扩展区域对粗分割得到的结节轮廓进行修正，可以保证结节分割的精度并且，对于贴壁结节、磨玻璃等密度不均的结节分割均具有良好的分割效果，普适性好。
图像处理方法装置介质电子设备

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