-
公开(公告)号：CN114511566B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210409759.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本申请实施例提供了一种医学图像中基底膜定位线检测方法及相关装置，该方法将目标部位的医学图像进行分割，得到医学图像中的黏膜层分割线和黏膜下层分割线，再根据医学图像上各坐标的坐标值，去除黏膜层分割线中的第一图像边界线段和黏膜下层分割线中的第二图像边界线段，得到黏膜层边界线段和黏膜下层边界线段，再根据黏膜层边界线段和黏膜下层边界线段的空间位置关系，确定黏膜层边界线段中的目标黏膜层曲线段，及黏膜下层边界线段中的目标黏膜下层曲线段，最后，根据目标黏膜层曲线段以及目标黏膜下层曲线段，得到目标部位的医学图像中的基底膜定位线。本申请中的方法可以快速、准确地找到医学图像中基底膜定位线的位置。
-
公开(公告)号：CN114511560B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210403166.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种MRCP图像的胆管分割方法及装置，该MRCP图像的胆管分割方法包括：将第一MRCP三维几何模型沿多个方向投影，得到多个MRCP二维投影图像；对多个MRCP二维投影图像分别进行胆管检测，得到多个胆管检测框；对多个胆管检测框里的图像进行去噪处理并三维重建，得到第二MRCP三维几何模型；将第二MRCP三维几何模型剖开，得到第一矢状面剖面图像、冠状面剖面图像以及横断面剖面图像，修正得到第二矢状面剖面图像；基于第二矢状面剖面图像、冠状面剖面图像以及横断面剖面图像确定第三MRCP三维几何模型；对第三MRCP三维几何模型进行胆管分割，得到胆管分割结果。
-
公开(公告)号：CN114419050B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210328705.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62
Abstract: 本申请提供一种胃黏膜可视化程度量化方法、装置、终端及可读存储介质，该方法包括：获取满足预设镜头距离要求的包括有多个预设类型部位对应的胃镜图像集；对多个预设类型部位对应的胃镜图像集进行分类；确定第一类型部位集对应的异物遮挡面积占比参数集；确定黏膜蜷缩类型的胃镜图像集中包括的第二类型部位集对应的黏膜遮挡面积比例参数集；基于异物遮挡面积占比参数集、黏膜遮挡面积比例参数集和多个预设类型部位对应的部位数量参数，确定整个胃黏膜的平均可视化黏膜比例参数；基于平均可视化黏膜比例参数和预设的可视化黏膜比例阈值区间，对整个胃黏膜的可视化程度进行量化。本申请实施例提高胃镜检查的全面性、检查质量、以及检查的准确性。
-
公开(公告)号：CN114419041B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210316606.0
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/90 , G06K9/62 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供一种病灶颜色的识别方法及装置，该病灶颜色的识别方法包括：获取第一胃镜图像，其中，第一胃镜图像上标识有第一病灶区域和第一非病灶区域；计算第一病灶区域的颜色矩和第一非病灶区域的颜色矩；基于第一病灶区域的颜色矩和第一非病灶区域的颜色矩对第一胃镜图像进行颜色分类，得到第一胃镜图像的病灶颜色量化识别类型；将第一胃镜图像输入病灶颜色分类模型进行颜色分类，得到第一胃镜图像的病灶颜色模型识别结果；基于病灶颜色量化识别类型和病灶颜色模型识别结果确定病灶目标识别结果。本申请能够提高病灶颜色的识别方法准确率。
-
公开(公告)号：CN114511556A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210340220.3
申请日：2022-04-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G16H30/20 , G16H50/30 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/11
Abstract: 本申请提供一种胃黏膜出血风险预警方法、装置和医学图像处理设备，方法包括：获取胃镜医学图像；通过已训练的图像分类模型，对胃镜医学图像进行对象分类，得到胃部类型信息和胃部置信度，以及出血类型信息和出血置信度；根据胃部类型信息和出血类型信息，分别从预存的多个胃部类型权重和出血类型权重中筛选出目标胃部权重和目标出血权重；根据目标胃部权重、目标出血权重、胃部置信度以及出血置信度，计算胃镜医学图像的胃黏膜出血风险等级，以根据胃黏膜出血风险等级进行风险预警。采用本方法，能够有效提升胃黏膜出血风险预警的准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114464289A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210127179.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G16H15/00 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/00 , A61B6/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种ERCP报告生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法首先获取待处理医学视频，待处理医学视频包括白光视频和X光视频，再根据待处理医学视频的类型，调用对应的训练好的图像和视频识别模型，图像和视频识别模型包括白光识别模型或X光识别模型，再基于训练好的白光识别模型对白光视频进行识别，得到第一识别结果，基于训练好的X光识别模型对X光视频进行识别，得到第二识别结果，最后，根据第一识别结果和第二识别结果，生成ERCP报告。本申请中通过神经网络模型对待处理的医学视频进行处理，自动生成报告，无需人工阅片和撰写报告，提高了内镜的检查效率。
-
公开(公告)号：CN114445406A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210361377.4
申请日：2022-04-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种肠镜图像分析方法、装置和医学图像处理设备，方法包括：获取肠镜医学图像；将肠镜医学图像输入至已训练的肠镜分析模型中，输出肠镜医学图像的肠异严重度数和目标异常肠段；根据肠异严重度数和目标异常肠段，生成肠段病变图标；合成肠段病变图标和肠镜医学图像，得到合成后的肠镜医学图像用于展示。采用本方法，能够提升肠镜图像的分析精度，进而提高UC检测结果的可靠性，最终改善UC检测结果的展示稳定性。
-
公开(公告)号：CN114419050A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210328705.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62
Abstract: 本申请提供一种胃黏膜可视化程度量化方法、装置、终端及可读存储介质，该方法包括：获取满足预设镜头距离要求的包括有多个预设类型部位对应的胃镜图像集；对多个预设类型部位对应的胃镜图像集进行分类；确定第一类型部位集对应的异物遮挡面积占比参数集；确定黏膜蜷缩类型的胃镜图像集中包括的第二类型部位集对应的黏膜遮挡面积比例参数集；基于异物遮挡面积占比参数集、黏膜遮挡面积比例参数集和多个预设类型部位对应的部位数量参数，确定整个胃黏膜的平均可视化黏膜比例参数；基于平均可视化黏膜比例参数和预设的可视化黏膜比例阈值区间，对整个胃黏膜的可视化程度进行量化。本申请实施例提高胃镜检查的全面性、检查质量、以及检查的准确性。
-
公开(公告)号：CN114417037A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210321374.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置、终端及可读存储介质，该方法包括：对在肠镜检查过程中获取的肠镜数据进行图像预处理，得到第一肠镜图像集；对第一肠镜图像集进行第一分类处理，得到肠镜白光图像集和内镜窄带图像集；对肠镜白光图像集进行第二分类处理，得到已被标识的第二肠镜图像集和未被标识的第三肠镜图像集；对第三肠镜图像集进行第三分类处理，得到多个标记有不同属性肠段的第四肠镜图像集，和预设标志物对应的目标肠镜图像集；基于内镜窄带图像集，确定存在异常的第五肠镜图像集；将上述处理后的图像集，作为肠镜检测的诊断图像集。本申请实施例提高了留图的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN114067957A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202210046205.8
申请日：2022-01-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种手术时间校正方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；该方法先通过获取顺序执行的各台手术的手术时间预测信息，然后从手术信息数据库中获取目标台手术的术前信息和在目标时刻的术中特征信息，并将该术前信息和术中特征信息输入目标术中时长预测模型中以得到目标台手术的预测剩余时长，接着根据该目标时刻和预测剩余时长校正目标台手术的预测结束时刻，最后根据校正结果校正目标台手术之后手术的时刻。该方法通过自动获取模型预测所需的术前信息和术中特征信息，保证了预测结果的准确性，并基于模型预测结果和手术实际持续时间校正预测结束时刻，从而使得手术排程更为可靠。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
147
records
(took 0.025 seconds)
