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公开(公告)号：CN113793335A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111351443.1
申请日：2021-11-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种消化道肿瘤浸润层的识别方法、装置、计算机设备及介质。该方法包括：将接收到的超声内镜图像输入至预先训练的第一神经网络模型中，得到超声内镜图像的有效区域；将有效区域输入至预先训练的第二神经网络模型中，分别得到超声内镜图像中消化道管壁的粘膜层区域、粘膜肌层区域、粘膜下层区域、固有肌层区域、浆膜层区域；依次生成粘膜层区域、粘膜肌层区域、粘膜下层区域、固有肌层区域以及浆膜层区域的最小外切矩形；根据每个最小外切矩形识别超声内镜图像中的消化道肿瘤浸润层区域。本发明采用人工智能技术实现了对超声内镜图像的消化道肿瘤浸润层区域进行精准识别，提高了识别消化道肿瘤浸润层的准确性。
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公开(公告)号：CN113706536A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111263641.2
申请日：2021-10-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种滑镜风险预警方法、装置及计算机可读取存储介质，该方法包括获取预设时间段内肠镜检查的目标肠段的多个第一图像信息；基于目标肠段的多个第一图像信息和预先获取的部位激活逻辑信息，确定目标肠段的类别属性；获取目标肠段对应的滑镜风险参数；基于滑镜风险参数和目标肠段的类别属性，对当前肠镜检查进行滑镜风险预警。本申请实施例针对肠镜检查中不同肠段的类别属性，设置了对应的滑镜风险参数，并基于滑镜风险参数和目标肠段的类别属性，对当前肠镜检查进行实时的滑镜风险预警，提高了滑镜风险预警准确率，并且由于实时的滑镜风险预警，使得医师可以根据滑镜风险预警调节退镜节奏，有效降低了滑镜风险。
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公开(公告)号：CN113706533A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111262617.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法先获取食管癌染色图像，采用预设的图像分割模型对食管癌染色图像进行分割，提取多个血管区域及乏血管区域，然后，对血管区域进行第一预设属性的特征提取，对乏血管区域进行第二预设属性的特征提取，对食管癌染色图像进行第三预设属性的特征提取，最后，将第一特征值集合、第二特征值集合以及第三特征值集合进行分类处理，生成分类结果，不仅提高了特征信息的精细度，而且充分考量了多个不同属性的特征值对图像处理的准确性及直观性影响，通过提取信息量更加丰富的特征并对多个不同属性的特征进行量化及综合处理，提高了特征值量化的合理性和图像的处理效率。
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公开(公告)号：CN113658179A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111215941.3
申请日：2021-10-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种肠道清洁度的检测方法及装置，该肠道清洁度的检测方法包括：获取多张第一肠道退镜图像；将所述多张第一肠道退镜图像分别输入清洁分类模型，得到多张第一肠道退镜图像的第一分类结果，其中，所述第一分类结果包括肠道清洁类别和肠道不清洁类别；获取多张第一肠道退镜图像的拍摄区域；根据所述多张第一肠道退镜图像的第一分类结果和拍摄区域确定所述多张第一肠道退镜图像在各个拍摄区域中属于肠道不清洁类别的图像的区域不清洁图像占比；根据预设的各个拍摄区域的清洁度权重系数对各个拍摄区域的区域不清洁图像占比进行加权求和，得到肠道清洁度检测结果。本申请能够提高肠道清洁度检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113643291A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111195227.2
申请日：2021-10-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种食管标志物浸润深度等级确定方法、装置及可读存储介质，该方法包括：获取待分析的第一食管粘膜图像；对第一食管粘膜图像进行第一图像预处理，得到预处理后的目标食管粘膜图像；确定目标食管粘膜图像的代表性颜色特征；基于目标食管粘膜图像的代表性颜色特征和预设的标准颜色特征库，确定第一食管粘膜图像对应的食管标志物浸润深度等级。本申请实施例实现了食管标志物浸润深度等级的自动化识别，并提高了识别效率和识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113393425A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110543360.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种胃黏膜染色放大成像的微血管分布对称性量化方法，该方法包括图像分割法、质心偏心距法、质心偏心角法、密度法。图像分割法用于提取胃镜图像中的清晰区域和微血管整图；质心偏心距法从质心偏心距角度量化微血管整图分布对称性；质心偏心角法从质心偏心角角度量化微血管整图分布对称性；密度法从密度角度量化微血管整图分布对称性。最终通过对质心偏心距分布对称性得分、质心偏心角分布对称性得分、密度分布对称性得分进行加权获得最终微血管整图分布对称性系数，而后根据微血管整图分布对称性系数对微血管整图分布对称性等级进行判定。
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公开(公告)号：CN111415564A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010134722.1
申请日：2020-03-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G09B23/28
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的胰腺超声内镜检查导航方法，包括以下步骤：获取胰腺超声内镜影像；筛选合格的胰腺超声内镜影像；对筛选出的合格影像利用预先训练好的人工智能网络分类模型进行站点识别；预先生成包含所有站点的引导线，并根据识别出的站点在引导线上显示该站点以及对应站点的操作指示，提示下一步的内镜操作；其中操作指示为预先设置的与不同的站点一一对应的站点操作指示，引导线具体包括胃腔线、胃腔线、十二指肠球部线、十二指肠降部线。可很好地帮助内镜医生特别是初学者在胰腺超声内镜检查时确保胰腺全覆盖，完善培训系统，提高培训的质量。
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公开(公告)号：CN111105873A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911347874.3
申请日：2019-12-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种经内镜逆行胰胆管造影术中辅助诊断和测量方法，包括以下步骤：S1、获取经内镜逆行胰胆管术中的透视图像；S2、将透视图像输入到训练好的联合分割模型中，分割出胆管和结石；S3、采用基于几何建模的横径测量法测量胆管下段宽度和结石的宽度；S4、将透视图像输入到预先训练好的胆管狭窄段分割模型，分割出胆总管的狭窄段；S5、测量狭窄段长度和狭窄段到胆总管末端的长度。本发明通过神经网络建立联合分割模型识别胆管和结石，以及通过胆管狭窄段分割模型分割出胆总管的狭窄段，进而测量胆管结石的大小、胆管下段的宽度以及胆管狭窄段长度、胆管狭窄段到胆管末端的长度，通过测量的结果可辅助医生诊断胆管结石和胆管狭窄。
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公开(公告)号：CN109102491A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810690051.X
申请日：2018-06-28
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明提供一种胃镜图像自动采集系统，包括采用反向传播算法训练好的卷积神经网络模型和长短时间记忆网络模型，卷积神经网络模型用于对预处理后的图像进行部位和病灶特征的分类，长短时间记忆网络模型对分类的结果进行序列拟合，得到识别结果；图像展示模块，用于将视频识别模块的识别结果进行图文表达；结果输出模块，用于记录每次识别结果，并按照视频识别模块的识别结果进行排序，输出每个部位排序最前的图像。本发明综合运用卷积神经网络模型和长短时间记忆网络模型对采集的胃镜视频进行实时采集过滤，能够避免图像中的目标特征的遗漏，优化特征的类别。
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公开(公告)号：CN108968892A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810834804.X
申请日：2018-07-26
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明提供一种肠镜下盲区监测的系统及方法，主动提示医师滑镜的发生，并监督医师回镜到位，使肠镜检查覆盖肠腔内全部部位。主要包括如下步骤：首先肠镜设备进行图像采集，并将所采集的肠镜图像发送至客户端和服务端，服务端接收肠镜图像作为参数，调用卷积神经网络模型识别滑镜图像，调用感知哈希算法判断是否回镜成功，并在客户端进行显示，为操作者提供更为可靠的参考依据，提高检测的全面性和有效性，简单易用，避免因为一次检查不到位而让患者二次痛苦。
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