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[发明专利]一种X光胸片中部位完整度的智能鉴别方法及系统-CN202010550807.8在审
发明人：叶文武;李祎 -专利权人：江西中科九峰智慧医疗科技有限公司
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种X光胸片中部位完整度的智能鉴别方法及系统，其包括：基于构建的标签数据，对深度学习模型进行深度学习，该标签数据由若干在对应于胸部关键点位置完成标注的胸部X光图像构成，若干胸部X光图像中包括包含完全胸部的胸部X光图像和包含不完全胸部的胸部X光图像；通过经深度学习的模型对胸部X光图像完整度进行智能鉴别。本发明提供的方案可智能鉴别X光胸片中胸部是否被完全包含，精确度高，效率高。
一种胸片部位完整智能鉴别方法系统

[发明专利]胸部X光图像的实例分割方法、装置、设备及介质-CN201910231342.7在审
发明人：江瑞;汪洁;谢震;李志刚 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种胸部X光图像的实例分割方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取待检测的胸部X光图像；将所述胸部X光图像输入经过训练得到的实例分割模型中；通过所述实例分割模型对所述胸部X光图像进行实例分割，包括提取所述胸部X光图像的图像特征，获取所述胸部X光图像中待选的物体区域以及对应的提议框，获取所述物体区域内的物体类别并回归出对应的提议框的坐标，对对应的提议框内的物体进行分割；输出所述胸部X光图像中的解剖结构的分割结果本发明能够准确地检测、分类以及分割出胸部X光图像中的重要解剖结构，实现了胸部X光图像中各个器官的实例分割。
胸部X光图像分割分割模型解剖结构物体区域提议分割结果图像输入图像特征物体类别检测器官分类回归输出

[发明专利]用于胸部X光片识别的信息处理方法、模型训练方法-CN202110347279.0有效
发明人：罗立刚;荆怡;侯波林;罗祥凤;高光明 -专利权人：零氪智慧医疗科技（天津）有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种用于胸部X光片识别的信息处理方法、模型训练方法，其中用于胸部X光片识别的信息处理方法首先对原始胸部X光片图像进行预处理，得到待识别胸部X光片；而后将所述待识别胸部X光片输入至预先训练的DenseNet神经网络模型中，得到所述待识别胸部X光片对应的胸部疾病类型的目标概率值；最后基于预先设定的概率阈值、以及概率阈值确定的概率范围所对应的分类结果，确定目标概率值对应的分类结果。通过DenseNet神经网络模型对胸部X光片进行识别，可得到具体的肺部疾病类型，而后对识别得到胸部X光片进行三分类，提高了门诊X光片的识别速度和准确率，进而克服了现有技术识别速度慢、准确率低的技术问题。
用于胸部识别信息处理方法模型训练

[发明专利]胸部X光片模型对齐方法及装置、存储介质-CN201910595446.6有效
发明人：刘敬禹;赵刚明;俞益洲 -专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种胸部X光片模型对齐方法及装置、存储介质，其中方法包括如下步骤：通过仿射变换网络对所输入的偏移胸部X光片进行仿射变换得到变换胸部X光片，再基于变换胸部X光片和典型胸部X光片计算仿射变换网络的训练损失采用本发明，通过不断优化训练仿射变换网络，将待检测的光片与典型关片之间的差异最小化，可以使基于该网络的疾病检测模型检测出胸腔疾病的准确性得到较大提升。
胸部模型对齐方法装置存储介质

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的胸部X光片去噪方法-CN201910141579.6在审
发明人：金燕;蒋晓奔;韦振坤;李远;姚宇 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的胸部X光片去噪方法，包括：收集胸部X光片数据，并进行数据格式的转化、预处理后得到训练用的原始图像块，加入高斯噪声后生成含噪图像块，将成对的原始图像块和含噪图像块作为训练数据集；构建去除胸部X光片噪声的卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包括深度卷积神经网络和残差网络；将成对的原始图像块和含噪图像块作为输入，进行训练，得到训练完成后的卷积神经网络模型X‑ReCNN；将待去除噪声的胸部X光片数据作为X‑ReCNN的输入特征图，去除噪声，输出预测的去噪后的胸部X光片。该方法可以轻量化、速度快、高精度的去除胸部X光片中的噪声，而且大幅度地降低了网络结构的参数，缩短了网络训练时间。
胸部X光卷积神经网络去除噪声原始图像块含噪图像去噪成对的预处理训练数据集高斯噪声输出预测输入特征数据格式网络结构网络训练轻量化残差构建转化网络

[发明专利]基于双通道分离网络的胸部X光疾病检测装置及方法-CN202010157966.1有效
发明人：王好谦;胡小婉;张永兵 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于双通道分离网络的胸部X光的疾病检测装置及方法，该装置包括处理器，所述处理器经配置执行如下操作：将胸部X光图像的训练数据集进行预处理，分为数据增强和归一正则化两部分；训练双通道分离深度网络，分通道提取各级特征并进行融合，在分类层进行损失函数最小化，进行网络的完整训练；利用训练好的网络对输入的胸部X光图像进行分类，得到图像中包含的病变种类和概率；利用训练好的网络对输入的胸部X光图像中的疾病进行定位。本发明在胸部疾病的识别任务中能够极大地提高胸部病变的识别准确率，同时在可视化任务中可以对疾病位置完成较为精准的定位。
基于双通道分离网络胸部疾病检测装置方法

[发明专利]基于深度卷积神经网络的胸部X光片辅助诊断方法及系统-CN202011000526.1在审
发明人：陈浩;肖永杰;胡福岗;王春永 -专利权人：深圳视见医疗科技有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及医疗技术领域，尤其是涉及一种基于深度卷积神经网络的胸部X光片辅助诊断方法及系统，该方法包括：对胸部的X光片进行预处理，得到符合格式要求的X光片初始图像；对X光片初始图像进行筛查，检测是否为胸部正位图像；将胸部正位图像输入至深度卷积神经网络的二分类模型中进行阴阳性分类；将阳性结果的图像输入至深度卷积神经网络的检测模型中检测疾病类型并对图像中的病灶区域进行轮廓标注；显示图像对应的疾病类型和病灶区域。本发明实施例提供的基于深度卷积神经网络的胸部X光片辅助诊断方法既能筛查X光胸片的阴阳性，也能定位出病灶区域，同时能标出病灶区域的疾病种类或者征象，给医生提供更具有可解释性的参考意见。
基于深度卷积神经网络胸部辅助诊断方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗网络的胸部X光片超分辨率和去噪方法-CN202011164179.6在审
发明人：金燕;姜智伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的胸部X光片超分辨率和去噪方法，包括：(1)收集胸部X光片，进行预处理后构建训练集；(2)构建胸部X光片的生成对抗网络；所述的生成对抗网络包括生成器、判别器、VGG16网络；(3)采用训练集对生成对抗网络进行训练，得到训练完成的生成对抗网络模型；(4)将含有噪声且需要超分辨率的待处理胸部X光片进行预处理后，作为所述生成对抗网络模型的生成器的输入，生成去除噪声并且分辨率加倍的超分辨率图片，完成对待处理胸部X光片的超分辨率和去噪处理。
一种基于生成对抗网络胸部光片超分辨率方法

[发明专利]基于弱监督学习的X光胸部疾病分类及定位方法、电子设备-CN202110640995.8在审
发明人：刘雷;李方芸 -专利权人：光华临港工程应用技术研发（上海）有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于弱监督学习的X光胸部疾病分类及定位方法、电子设备，该方法包括：收集胸部X射线光片，对收集的胸部X射线光片进行特征提取，并对提取的特征编码标记图像补丁，作为提取全局语义信息的输入序列；通过解码器对编码的特征进行采样，再将采样的特征图与高分辨率的CNN特征图结合，输出与输入图像同尺寸的特征图，对输入的胸部X射线光片中显示的病灶进行分类及定位。
基于监督学习胸部疾病分类定位方法电子设备

[实用新型]一种床旁胸部X光摄片背板固定装置-CN202020774319.0有效
发明人：焦元强 -专利权人：焦元强
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本实用新型公开一种床旁胸部X光摄片背板固定装置，涉及床旁胸部X光摄片辅助装置领域。该床旁胸部X光摄片背板固定装置，第一底座和第二底座之间滑动连接有升降板，第一底座和第二底座与升降块相对应的侧壁上均开设有矩形槽，矩形槽的槽顶壁和槽底壁中心处均固定连接有第一轴承，两组第一轴承内圈之间固定套接有转动杆该床旁胸部X光摄片背板固定装置，第一底座和第二底座与床面接触，实现升降板的稳定，通过调节升降板实现升降板与成像机器发射器的角度相匹配，避免了因X光摄片成像的不准确而导致误诊的情况，保证了通过X光摄片来准确的对患者的病症做出正确判断与治疗
一种胸部光摄片背板固定装置

[发明专利]一种基于频率注意网络的胸肺部疾病诊断方法-CN202110930377.7有效
发明人：陈丽芳;毛腾飞;谢振平;刘渊 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频率注意网络的胸肺部疾病诊断方法，包括，利用离散余弦变换将胸部X光片由空间域转换到频率域，将相同频率的离散余弦变换系数组合为矩阵，获得所述胸部X光片的不同频率标记；去除所述胸部X光片中的高频离散余弦变换系数矩阵以减少噪声对诊断结果的影响；将三个经过选择的不同频率的所述离散余弦变换系数矩阵分别输入设计了注意力模块的分支；融合每个频率提取出的特征后得出胸部疾病的诊断结果。本发明使用DCT变换获得胸部X片在不同频率的表示，以获取多尺度的特征，借助注意力模块可以有效地提取胸肺部疾病特征，并有效提升胸肺部疾病的诊断性能。
一种基于频率注意网络肺部疾病诊断方法

[发明专利]基于知识增强的胸部X光图像分类方法及成像方法-CN202310502016.1在审
发明人：王建新;颜泉;段俊文 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识增强的胸部X光图像分类方法，包括获取基准数据集，构造知识图谱；针对构造的知识图谱进行节点类型区分和节点关系建模处理；基于获取的数据集构建局部分类器，针对处理后的知识图谱进行局部分类处理；基于获取的数据集和局部分类器，构建全局分类器，并针对处理后的知识图谱进行全局分类处理；采用训练后的全局分类器，完成对实际输入X光图像的分类处理；本发明还公开了包括所述基于知识增强的胸部X光图像分类方法的成像方法本发明方法通过基于胸部X光数据集，创建KG知识图谱，将现有知识融入建立的模型中，有效的改善胸部X光局部分类和全局分类的分类效果；同时本发明的有效性高、精准度提升、泛化性增强。
基于知识增强胸部图像分类方法成像

[发明专利]一种基于非接触式呼吸模式检测的X光机成像触发方法-CN201710963933.4在审
发明人：陈勋;成娟;刘爱萍 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： A61B6/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非接触式呼吸模式检测的X光机成像触发方法，包括1、在数字化X光机上安装或集成可以进行非接触式呼吸模式检测的传感装置；2、获取包含胸部和人脸区域的N帧图像，分别自动确定每帧图像的胸部感兴趣区域；3、计算胸部感兴趣区域内所有像素点的灰度像素均值，得到像素均值时间序列；4、对像素均值时间序列进行去噪处理，对去噪后的像素均值时间序列进行峰值检测，确定呼吸运动中吸入气体量最多的时刻；5、根据呼吸运动中吸入气体量最多的时刻，确认胸部充满气体的最佳时刻，并触发X光机成像。本发明不仅可以提高X光机的成像质量，而且为X光机的智能化提供解决方案，对被摄者的生理状态监测也具有重要意义。
一种基于接触呼吸模式检测成像触发方法

[发明专利]一种胸部X光图像病变异常检测方法-CN202111484958.9在审
发明人：巫义锐;孔其然;袁驰 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种胸部X光图像病变异常检测方法，包括将待测图像输入特征提取模块，获得第一特征图；将第一特征图输入上下文信息提取模块，获得富含上下文信息的第二特征图；将第二特征图展开成一维序列，将所述一维序列映射成设定维度的嵌入序列，并在所述嵌入序列中增加位置编码信息；将增加了位置编码的序列输入transformer网络模型中，输出病变的目标框和病变类型，完成X光图片的病变异常检测。本发明方法能有效应对胸部X光病变的复杂性和多样性，检测准确度高，可以有效完成胸部X光的病变检测。
一种胸部图像病变异常检测方法

[发明专利]基于深度学习的X光片智能诊断方法-CN201810648064.0在审
发明人：周志光;马力 -专利权人：中山仰视科技有限公司
申请日： 2018-06-22 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的X光片智能诊断方法，包括如下步骤：获取预设存储器中存储的胸部X光片的影像数据；将所述胸部X光片的影像数据以预设方式进行增广；将增广后的影像数据进行预处理操作，以使数据特征符合标准本发明深度学习大量的胸部X光片中肺部疾病特征，实现对多种肺部疾病的精准预测，提供诊断依据，预测时间大大少于人工诊断时间，节省了医生的时间。
影像数据分类模型胸部X光肺部疾病预测结果智能诊断特征图预处理预处理操作预设存储器模型训练人工诊断设计模型生成模型数据特征预设方式生成热预测学习存储诊断分类医生

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