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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。
骨髓图像个体细胞自动标记中的纠错方法及系统
本发明提供了骨髓图像个体细胞自动标记中的纠错方法及系统。其中该方法包括利用细胞标记模型标记骨髓病理图像,得到初始标记结果;利用类别纠错器对初始标记结果进行二次确认,得到细胞的分类得分及纠错后的细胞类型,对分类错误的标记进行修正,得到第一次纠错后的标记结果;利用定位纠错器比较第一次纠正后的标记结果中的每个细胞标记框与相应细胞尺寸的约束关系,对定位错误的标记进行修正,得到第二次纠错后的标记结果;利用模糊确认器分别计算第二次纠错后的标记结果中任意两个细胞的标记框面积的交叠率,根据交叠率与重叠阈值的比值及标记框所属类别来判断是否存在模糊标记问题,对模糊标记问题进行修正,得到最终纠错后的标记结果。
颅脑穿刺术前三维模型的建模方法、系统、装置、介质
本发明涉及一种颅脑穿刺术前三维模型的建模方法、系统、装置、介质。该方法包括:获取需要颅脑穿刺手术病人的影像扫描数据,根据影像扫描数据的类型按照不同流程来处理。该方法的输入可以为三类病人影像扫描数据:第一类:病人的常规诊断影像扫描数据:CT和/或MR扫描数据;第二类:病人的三维血管造影成像数据:CTA或MRA扫描数据;第三类:病人的弥散MR扫描成像数据:DWI与基线MR数据。该方法可基于不同类型的影像扫描数据的输入来创建全三维场景,这些全三维场景可用于术前规划和术中导航。
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。
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。

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