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肿瘤
医学
图像
智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤
医学
图像
智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
医学
图像
处理与三维重建系统
本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品,该产品由三大部分组成,包括: 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台; 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统;综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能:三维重建速度快、重建的图像真实、精细,操作方便。 应用范围:CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术
电子科技大学
2021-04-10
一种
医学
图像
的多维多种特征提取方法
本发明提供一种颈动脉图像的多维多种特征提取方法,具体为:(1)依据颈动脉的医学三维超声体数据构建感兴趣区域二维序列图像和感兴趣区域三维图像;(2)对二维序列图像提取二维特征,对三维图像提取三维特征,所述二维特征包括二维纹理特征、二维形态特征和二维弹性特征,所述三维特征包括三维纹理特征;(3)验证各种特征是否对图像分类具有贡献,保留具有贡献的特征;以假发现率最小为目标,在具有贡献的特征中搜索得到全局最优特征组合。本发明针对图像进行了多个维度多类特征的提取,囊括了纹理、形态、弹性三大类特征,特征数目多,
华中科技大学
2021-04-14
一种非刚性多模
医学
图像
精确配准方法
本发明公开了一种非刚性多模医学图像精确配准方法,包括以下步骤:分别对参考图像和浮动图像进行归一化处理并使用脉冲发送皮层模型进行处理得出两幅点火映射图;然后采用索贝尔算子分别提取两幅点火映射图的边缘特征得到对应的梯度图,并计算两梯度图的差值平方和;最后基于自由网格变形模型及差值平方和确定目标函数,采用拟牛顿法对目标函数进行迭代优化,获得最佳形变参数。本发明将脉冲发送皮层模型和差值平方和用于非刚性多模医学图像配准,大大提高了配准精度。
华中科技大学
2021-04-14
基于冗余特征消减的
医学
超声
图像
自动识别方法
本发明公开了一种基于冗余特征消减的医学超声图像自动识别方法。首先从待处理的医学超声图像中提取感兴趣区域,从感兴趣区域提取特征;然后对提取的特征进行主成分分析,以去除冗余和无关的特征分量,确定独立有效的特征;最后依据独立有效的特征,利用分类器对感兴趣区域分类。本发明通过计算机对医学超声图像进行分析,提取的图像特征涵盖了空域和频域,更为全面地反映了图像的本质特性,有助于进行正确分类,具有较好的临床实用性。
华中科技大学
2021-04-14
图像
标注系统
设计并实现了一个图像半自动标注系统,以减轻自动驾驶场景中图像数据标注的工作量。该系统打通图像自动标注流程,利用基于深度学习的目标检测方法对图像中的交通目标进行预标注,随后交于用户检查标注结果,并自动整理输出图像标注数据。此外还开发实现了大量实用的图像标注功能,以支持用户进行图像标注,例如2D目标标注、交通标志标注、车道线标注、车灯标注、施工区域标注、目标跟踪标注、2.5D目标标注、停车位标注等。该系统投入使用后大幅提升了图像标注工作的效率,道路交通目标的平均标注速度相较于手工标注提升了115%。 相关技术指标:自动标注系统的平均标注速度为280张/人天。标注算法的漏检率为6.2%、准确率为92.3%、贴合率为81.2%。 技术指标满足系统设计要求,实际效果令人满意。 技术创新点: 1)实现了标注流程的半自动化,大幅减轻在标注流程上的工作量。 2)在标注功能上,相比已有可获得的工具,在交通目标的类型及标注特性上有了较大扩充。 3)在标注性能上,应用了成熟、领先的目标检测算法和机制如ResNeXt、注意力机制、Focal Loss、GIoU Loss等,并进行若干改进,设计了定位置信度模块、倒金字塔注意力模块、稀疏结构注意力机制等,显著提升了模型的检测效果,特别是小目标以及全局性关联目标检测性能。
上海理工大学
2023-07-18
跨域人脸
图像
重建
(一)项目背景 本项目源自公共安全部门、社会企业等实际技术需求,已具备前期实际应用经验。 数字图像是现今世界信息的主要载体,人脸数字图像由于能够体现个人的鲜明身份信息,又是数字图像中的最重要组成部分。然而,由于采集手段不同、成像方式各异,人脸图像的表现形态具有很大的差异。跨域人脸图像重建技术旨在将人脸数字图像在不同的人脸图像表现形态中相互重建、转换,例如人脸素描画像与人脸照片的转换重建、人脸照片与人脸剪纸图像的转换重建等。该技术在当今社会中存在很大的需求。目前在公安部门中广泛应用的人脸识别技术在正常条件下的识别没有问题,但是当目标人物躲避监控,或用衣帽口罩遮挡,使得摄像头无法捕获目标人物的人脸图像时,一般的人脸识别技术无法进行识别。跨域人脸图像重建的照片合成功能可将画家在目击者配合下绘制的模拟素描画像转化为计算机可识别的人脸照片,从而可以在身份证数据库中进行比对识别,协助侦查人员缩小目标人物的搜索范围。在以往,具有艺术特色的肖像是需要耗时的手工劳动制作的,例如非物质文化遗产中的肖像剪纸。跨域人脸图像重建技术能够通过计算机自动的将人脸照片重建为肖像剪纸图像,解放生产力。 (二)项目简介 本项目提供一种应用于具有人脸图像模态转换需求的公共安全部门和社会企业的跨域人脸图像重建技术,包括人脸检测、人脸对齐与预处理、跨域人脸图像重建模型训练以及跨域人脸图像重建模型应用。跨域人脸图像重建技术突破了当前人脸图像重建转换的技术瓶颈,可以使用计算机自动地将人脸图像由一种模态重建为其它模态,并保持重建图像的人脸内容身份信息不变,重建图像人脸识别率可达 95% 以上,模态相似度高于 80%。该技术应用广泛,解决很多部门行业的实际需求,解放手工劳动生产力,是人工智能应用并促进社会发展的主要趋势。 图2 应用示例 (三)关键技术 该项目通过跨域人脸图像重建技术,实现人脸图像的跨域转换重建,可解决公共安全部门和社会企业存在的一些实际需求: 1. 改变当前固有模式。现有模式采用手工 PS 或手工绘制方式来实现人脸图像的模态转换,既需要丰富的经验,又耗时耗力。跨域人脸图像重建技术通过计算机,实现人脸图像的自动化跨域重建,解放生产力。 2. 跨域人脸图像重建技术中的人脸检测模块能够自动检测出图像中的人脸区域,实现人脸的快速定位。 3. 跨域人脸图像重建技术中的人脸对齐与预处理模块能够对检测出的人脸区域进行自动化对齐、裁剪,实现自动化肖像提取。 4. 跨域人脸图像重建技术中的跨域人脸图像重建模型训练模块使用深度学习与生成对抗网络技术,以数据驱动的方式学习不同人脸图像域之间的映射模型,能够适用于不同的跨域人脸图像重建任务,具有很强的通用性。 5. 跨域人脸图像重建技术中的跨域人脸图像重建模型应用模块将训练好的模型应用于具体任务场景,且具有快速合成与精细合成两种模式,可根据实际需求进行模式选择。
西安电子科技大学
2023-08-03
肾癌转化
医学
与精准
医学
研究
NCCN指南推荐“高危”局限性肾癌术后可以通过辅助靶向治疗减少复发率,但临床中使用临床病理指标认定的“高危”亚群中有约50%的患者术后不出现复发,不必接受昂贵的辅助靶向治疗。为弥补临床病理指标的不足,更准确地识别真正的“高危”患者,减少不必要的辅助靶向治疗,本研究首先从TCGA数据库白种人局限性肾癌90万个SNP位点中筛选出44个与术后复发密切相关的SNP位点。然后通过对227例训练组患者的44个SNP位点检测,发现6个位点与黄种人局限性肾癌复发密切相关。将这6个SNP位点组合成预测模型进一步在中山大学组(217例)、国内多中心组(410例)和TCGA组(441例)验证表明,该预测模型是局限性肾癌术后复发的独立影响因子。该模型与临床病理指标相结合可以进一步提高预测准确度,更精准地识别复发高危患者。该杂志同时刊登了国际著名泌尿外科专家、美国德州大学西南医学中心Yair Lotan教授和Vitaly Margulis教授的述评,指出该分子预测模型对局限性肾癌术后个体化诊疗决策的制定具有重要作用,避免“一刀切”的治疗方案导致临床上的过度治疗或者治疗不足。
中山大学
2021-04-13
晨曦
医学
贵州晨曦医学教育发展有限公司于2017年08月04日成立。法定代表人赖元祥,公司经营范围包括:法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营;法律、法规、国务院决定规定应当许可(审批)的,经审批机关批准后凭许可(审批)文件经营;法律、法规、国务院决定规定无需许可(审批)的,市场主体自主选择经营等。
贵州晨曦医学教育发展有限公司
2021-02-01
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