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一种医疗信息共享系统
本发明公开了一种医疗信息系统共享系统,所述系统包括中一个安全中心和多个用户终端,所述安全中心包括一个安全验证模块,选取用户的身份标识ID信息通过约定算法,生成唯一确定的ID号,所述ID号和主题关键词用于索引用户的病历信息；通过安全验证保障用户的隐私数据,完成医院间的信息流转,提高患者信息的安全性,在提高信息的共享效率的同时,加快诊断效率。
基于人工智能的肺部检查影像辅助标记方法及其系统
本发明提供基于人工智能的肺部检查影像辅助标记方法,包括获取肺部检查影像并预处理；训练模型；采用外部异物处理模型,标记有异物,重复上述步骤,未标记有异物,采用分区处理模型进行分区编码；采用标记模型对分区影像进行识别、框选、标记：识别一致,进行病症标记、识别不一致：标记无识别病症。本发明能够通过对肺部检查影像进行辅助标记,实现了对肺部检查影像的外部异物进行检测以及对病变阴影进行初步识别并标记,节约了医生需要对异物以及病变阴影的判断时间,提高了效率；通过对肺部检查影像的阴影进行匹配,避免由于外部异物阴影导致医生判断错误的情况,提高判断准确率；通过分区检测以及标记,提高了对肺部检查影像的标记准确性。
图像处理方法及装置、图像存储方法及装置
本申请提供了一种图像处理方法及装置、图像存储方法及装置,涉及图像处理技术领域。本申请实施例提供的图像处理方法,通过确定待压缩医学图像序列中的待压缩目标对应的M帧图像,并基于M帧图像中的第N帧图像,确定第N帧图像对应的压缩数据方式,初步减少了一部分图像数据,进而基于第N帧图像压缩M帧图像中的第N+1帧图像至第M帧图像,得到第N+1帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据,并基于第N帧图像至第M帧图像各自对应的压缩数据,确定待压缩医学图像序列对应的图像压缩数据的方式,进一步减少了图像数据,从而提高了图像传输的效率。本申请实施例提供的图像存储方法,节省了大部分存储空间,实现了优化医学图像的存储空间的目的。
医学成像装置、系统和方法
本发明提供一种医学成像装置、系统和方法,该医学成像装置包括：检查仪,该检查仪对待测对象进行医学成像以生成DICOM格式的影像数据；以及格式转换器,所述格式转换器包括接收端口,所述格式转换器利用所述接收端口获取从所述检查仪的发送端口发送的所述DICOM格式的影像数据,并且将所述DICOM格式的影像数据转换为图片格式的影像数据。从而在减小内存占用空间的同时,便于用户通过终端随时查看阅读、发送和存储医学影像。
骨折手术钢钉稳定性的评估方法、确定方法、介质及设备
本公开实施例涉及一种骨折手术钢钉稳定性的评估方法、介质及电子设备,其方法包括：基于目标人体部位的多层螺旋CT图像进行三维重建,得到目标骨骼三维模型；获取预先确定的目标钢钉的待评估的入射位置信息和入射角度信息；基于所述入射位置信息和所述入射角度信息,确定所述目标钢钉在所述目标骨骼三维模型中的入射区域和钢钉长度；基于所述钢钉长度和所述入射区域的CT值,通过结构力学公式计算得到所述目标钢钉的相对可承受力值；基于所述相对可承受力值,评估所述目标钢钉的稳定性。通过本申请的评估方法,实现钢钉进入人体的位置和角度的有效性分析,可为临床医生实施医疗手术提供可靠依据。
基于图像识别进行数据映射的方法及系统
本发明提供一种基于图像识别进行数据映射的方法和系统,方法包括：利用多个图像获取设备分别获取多个数据文件；对每个数据文件中的特征点进行图像识别,从而为每个数据文件获得多个特征点,基于所获得的多个特征点为每个数据文件进行特征点标注；将多个数据文件各自的第一类型的特征点进行相同特征点的合并,从而将多个数据文件融合为与目标对象相关联的目标文件；对目标文件中的多个特征点进行归一化处理,以获取多个通用特征点,并基于至少一个通用特征点在目标文件中的变化角度和/或移动数据确定目标对象的运动属性；以及根据预先定义的数据映射规则将目标对象的运行属性映射为预定格式的数据文件。
腓骨切割自动停刀装置、计算机设备、系统和介质
本申请提供的一种腓骨切割自动停刀装置、计算机设备、系统和介质,包括：获取模块,用于依据医学影像及术前规划方案以确定腓骨直径,并在切割过程中,分别记录切割初始位置,当前切割位置和对应的当前切割力,并不断更新最大切割力；阈值模块,用于依据切割力曲线、当前切割位置、当前切割力、依据腓骨直径、及最大切割力确定实时动态的切割阈值；判定模块,用于判断当前切割力与最大切割力的比值是否超过当前的切割阈值；若是,则判断当前切割位置距离初始切割位置是否大于预设系数乘以腓骨直径；若是,则停止切割。本申请可以避免在塑形过程中血管被破坏,极大地提高手术成功率,同时通过增加力反馈信号,可以极大地提高控制系统的鲁棒性。
图像分割方法及系统
本发明提供一种图像分割方法及系统,其中,图像分割方法,包括：将待分割图像输入图像分割模型中,得到所述图像分割模型输出分割后的目标图像；其中,所述图像分割模型由样本图像集训练得到的；所述图像分割模型用于基于注意力机制和残差网络确定所述待分割图像对应的目标特征图,基于所述目标特征图和金字塔场景解析网络,确定所述分割后的目标图像。能够有效的关注待分割图像中重要的特征,抑制不必要的特征,避免分割图像模糊,提高图像分割的分割精度。
一种基于深度学习的病理学图像自动分割系统
本专利申请涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的病理学图像自动分割系统,包括：图像采集模块,用于采集若干病理学图像；图像切分模块,用于将若干病理学图像均匀划分成若干切分图像；图像标注模块,用于根据预设的聚类算法将切分图像划分为若干区域,并对每个区域内标签对每个区域进行标记,得到若干标签图像；模型训练模块,用于将切分图像和标签图像作为输入,将对应的真实分割图像作为输出,训练得到一深度学习分割网络模型；预测模块,用于将待分割的切分图像和标签图像输入深度学习分割网络模型得到预测分割图像,以供医生作为参考依据。本发明实现了无监督病理学图像分割,同时提升了图像分割精度,降低了分割误差。
基于胎儿超声影像特征组学的染色体异常预测模型的构建方法及诊断设备
本发明涉及基于胎儿超声影像特征组学的染色体异常预测模型的构建方法及诊断设备。模型的构建方法包括：分别获取染色体正常胎儿的超声图像中三个ROI目标区域图像和染色体异常胎儿的超声图像中三个ROI目标区域图像,所述三个ROI目标区域图像包括胎儿颈后区域、颜面部区域和中脑区域,分别提取ROI目标区域图像的特征,对提取的ROI目标区域图像的特征进行融合,得到超声图像中胎儿是染色体正常或染色体异常的分类结果；将获得的分类结果与医生的手动分类结果进行比对,根据比对结果优化分类器；得到染色体异常预测模型。本发明在构建模型时从临床实际问题出发,具有重要的临床应用和推广价值。

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