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基于深度学习的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法及装置
本发明公开了一种基于深度学习的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法及装置,其中,该方法包括:将被检测对象的生理数据输入到预先训练好的生理数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型中,输出对应的呼吸暂停低通气指数AHI分类结果;将被检测对象从多个预设角度拍摄的头部图像输入到预先训练好的各个图像数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型中,输出对应的AHI分类结果;将生理数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型输出的AHI分类结果和各个图像数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型输出的AHI分类结果,输入到集成学习算法模型中,输出被检测对象的AHI分类结果。本发明无需用户穿戴各种PSG设备,操作简单,且能够检测到低AHI值的阻塞性睡眠呼吸暂停情况。
一种数据传输管理方法及系统
本发明提供一种数据传输管理方法及系统,包括:获取医疗图像,并进行备份,形成清晰度相同的两个医疗图像;将其中一个医疗图像作为参考医疗图像,另一个医疗图像作为待传输医疗图像;基于待传输医疗图像生成医疗图像传输请求,并根据医疗图像传输请求建立目标成像仪与服务器的通信连接;按照建立的通信连接确定目标成像仪与服务器的目标通信链路,并根据目标通信链路将待传输医疗图像传输至服务器中。本发明可以判断待传输医疗图像通过目标通信链路传输后的清晰度是否符合预设要求,同时在不符合预设要求时,本发明可以通过增加原始目标通信链路的通信流量带宽后再对待传输医疗图像进行传输。
一种用于生物医疗影像的图像处理方法和装置
本申请提出一种图像处理方法,包括:图像设备捕获目标物体的第一图像,图像设备位于目标物体的腔体内;确定第一图像中的第一待识别区域;确定与图像设备的位置信息相关联的第二待识别区域;通过第二待识别区域对第一待识别区域进行修正,获得目标识别区域;从第一图像中分割出目标识别区域对应的图像,得到目标图像;目标图像的尺寸小于第一图像的尺寸;获取参考图像;采用无线通信技术将目标图像和参考图像发往外部主机,以使外部主机执行:将目标图像输入第一神经网络模型,输出目标图像的类型;其中,外部主机位于目标物体的腔体外。通过本申请的方法可以实现在胃部等封闭环境中获得更高的图像传输、检测效率。
一种医学图像处理方法和装置
本发明公开了一种医学图像处理方法和装置,涉及图像处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取医学图像,其中,医学图像包括多个图像层;在医学图像中,确定目标区域;确定目标区域所属于的目标图像层;将目标图像层调整为第一层厚,并将目标图像层之外的剩余图像层调整为第二层厚,形成调整后的医学图像,其中,第一层厚小于第二层厚。该实施方式不仅能够有效地提高资源利用率,而且能够更完整的体现图像的征象或特征。

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