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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113850753A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202110943471.6(22)申请日2021.08.17(71)申请人苏州鸿熙融合智能医疗科技有限公司地址215000江苏省苏州市苏州高新区竹园路209号2号楼1601室(72)发明人钱学庆陆峰(74)专利代理机构广州华进联合专利商标代理有限公司44224代理人成亚婷(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G16H50/20(2018.01)权利要求书2页说明书16页附图8页(54)发明名称医学图像信息计算方法、装置、边缘计算设备和存储介质(57)摘要一种医学图像信息计算方法包括:获取待计算医学图像;获取与所述待计算医学图像对应的对象的目标信息;通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述待计算医学图像进行特征提取得到图像特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型将所得到的图像特征和所述目标信息进行融合得到综合特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述综合特征进行计算,得到所述待计算医学图像对应的图像指标,所述图像指标用于指示下一计算流程。本申请基于待计算医学图像及与待计算医学图像对应的对象的目标信息,具有更高的临床相关性和信息量,准确识别医学图像的风险等级。另外本申请提出的模型与已有模型不同的是其具有很高的鲁棒性。CN113850753ACN113850753A权利要求书1/2页1.一种医学图像信息计算方法,其特征在于,所述医学图像信息计算方法包括:获取待计算医学图像;获取与所述待计算医学图像对应的对象的目标信息;通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述待计算医学图像进行特征提取得到图像特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型将所得到的图像特征和所述目标信息进行融合得到综合特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述综合特征进行计算,得到所述待计算医学图像对应的图像指标,所述图像指标用于指示下一计算流程。2.根据权利要求1所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述获取与所述待计算医学图像对应的对象的目标信息,包括:输出目标信息采集界面;通过所述目标信息采集界面获取用户输入的目标信息。3.根据权利要求1所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述待计算医学图像进行特征提取得到图像特征,包括:通过预先训练的医学图像信息计算模型的第一编码层对所述待计算医学图像进行编码计算以得到初始特征;通过预先训练的医学图像信息计算模型的池化层对所述初始特征进行计算以对所述初始特征进行降维得到图像特征。4.根据权利要求3所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述第一编码层计算公式如下:其中,xVAE是输入集,是网络的重构输出,M2是神经元数量,Wg和Wq表示可学习参数。5.根据权利要求1所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述通过预先训练的医学图像信息计算模型将所得到的图像特征和所述目标信息进行融合得到综合特征,包括:将所述图像特征和所述目标信息输入至预先训练的医学图像信息计算模型的第二编码层;通过所述第二编码层对所述图像特征和所述目标信息进行编码计算以得到综合特征。6.根据权利要求1所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述通过预先训练的医学图像信息计算模型对所述综合特征进行计算,得到所述待计算医学图像对应的图像指标,包括:将所述综合特征输入至预先训练的医学图像信息计算模型的决策层的输入层;通过所述决策层对所述综合特征进行计算,所述决策层输出图像指标。7.根据权利要求6所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述决策层计算公式如下:2CN113850753A权利要求书2/2页其中,xMLP是输入集,M3是网络中神经元的数量,Wh表示医学图像信息计算模型参数,是图像指标。8.根据权利要求1所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述医学图像信息计算模型的训练方法,包括:获取训练数据,所述训练数据包括训练图像和训练信息;将所述训练图像输入至图像特征提取网络得到训练图像特征;将所述训练图像特征和所述训练信息融合得到训练综合特征;将所述训练综合特征输入至决策网络得到模型计算结果;根据所述模型计算结果和训练数据所对应的真实结果进行医学图像信息计算模型优化。9.根据权利要求8所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述将所述训练图像输入至图像特征提取网络得到训练图像特征之前,还包括:对所述训练图像进行对比度调整、亮度校正和图像尺寸归一化中的一项或多项计算。10.根据权利要求8所述的医学图像信息计算方法,其特征在于,所述将所述训练图像特征和所述训练信息融合得到训练综合特征之