公开(公告)号：CN110993099A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911312322.9

申请日：2019-12-18

申请人： 山东大学齐鲁医院 ,  青岛美迪康数字工程有限公司

发明人： 左秀丽 ,  纪超然 ,  冯建 ,  李延青 ,  李真 ,  邵学军 ,  杨晓云 ,  辛伟

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16H30/20 ,  G06T7/00

摘要： 本发明提供了基于深度学习的溃疡性结肠炎严重程度评估方法及系统。其中，该方法包括对白光结肠镜图像进行标注Mayo内镜下评分和溃疡性结肠炎内镜下活动指数评分，形成样本集；构建溃疡性结肠炎严重程度评估模型，利用样本集内已标注的白光结肠镜图像样本进行训练；溃疡性结肠炎严重程度评估模型为具有特征金字塔池化的SPPNet网络，输出包含4个softmax函数；实时接收白光结肠镜图像，利用溃疡性结肠炎严重程度评估模型输出Mayo内镜下评分、血管分型、自发出血和糜烂溃疡特征的评分预测结果，再将血管分型、自发出血和糜烂溃疡特征的评分预测结果累加，得到溃疡性结肠炎内镜下活动指数评分。其能够自动对炎症评分，同时满足两种临床最常用UC严重程度评分需要，结果准确性高且可重复性好。

公开(公告)号：CN110991561A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911327593.1

申请日：2019-12-20

申请人： 山东大学齐鲁医院 ,  青岛美迪康数字工程有限公司

发明人： 李延青 ,  李广超 ,  冯建 ,  左秀丽 ,  杨晓云 ,  邵学军 ,  赖永航 ,  辛伟 ,  李真

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本公开提供了下消化道内窥镜图像识别方法及系统。其中该方法包括获取下消化道部位图像并标注出待识别类别和识别干扰图像的辅助类别，划分成训练集和测试集；利用训练集和测试集训练和测试下消化道部位识别模型A和下消化道部位识别模型B；在进镜操作过程中，若下消化道部位识别模型A识别出当前下消化道内镜图像的类型为一级类别中的盲肠，且存在连续N张非相似图像均为盲肠的概率超过预设阈值，则开始退镜操作；N为大于或等于3的正整数；在退镜操作过程中，基于下消化道部位识别模型A和下消化道部位识别模型B对消化道内镜图像进行实时检测，排除属于辅助类别的图像，输出图像所属的一级类别和二级类别。

公开(公告)号：CN110974122A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911342488.5

申请日：2019-12-23

申请人： 山东大学齐鲁医院 ,  青岛美迪康数字工程有限公司

发明人： 李延青 ,  冯建 ,  左秀丽 ,  李广超 ,  杨晓云 ,  李真 ,  辛伟 ,  邵学军 ,  赖永航

IPC分类号： A61B1/00

摘要： 本发明公开了一种判断内窥镜进入人体消化道的监测方法及系统，包括以下步骤：获取消化道内窥镜操作过程中实时采集的连续视频帧；基于预先训练的消化道内外识别模型，逐幅进行消化道内或外的判断，并以此判断消化道内窥镜是否进入人体消化道。本发明能够智能识别内窥镜进入或退出人体，从而对医生对内窥镜的操作时间进行有效的管理。

公开(公告)号：CN118430818B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410888340.6

申请日：2024-07-04

申请人： 山东大学齐鲁医院

发明人： 左秀丽 ,  曾舒琰 ,  李真 ,  王智超 ,  马铭骏 ,  马苗淼 ,  刘静 ,  郑向伟

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H30/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明属于医学图像处理技术领域，提供了基于人工智能的内镜下胃癌风险分级系统、介质及设备，其技术方案为：获取内窥镜图像样本；结合内窥镜图像样本对内窥镜拍摄距离识别网络和肠化生严重程度分级网络训练，得到训练后的内窥镜拍摄距离识别网络和肠化生严重程度分级网络；基于训练后的内窥镜拍摄距离识别网络对待识别的内窥镜图像处理，得到符合拍摄距离要求的内窥镜图像；结合符合拍摄距离要求的内窥镜图像和训练后的肠化生严重程度分级网络，得到肠化生严重程度分类结果。其将内窥镜拍摄距离与肠化生疾病诊断相结合，能够自动识别内镜摄图的适中距离，并对标准部位进行肠化严重程度评估。

公开(公告)号：CN118430818A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410888340.6

申请日：2024-07-04

申请人： 山东大学齐鲁医院

发明人： 左秀丽 ,  曾舒琰 ,  李真 ,  王智超 ,  马铭骏 ,  马苗淼 ,  刘静 ,  郑向伟

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H30/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明属于医学图像处理技术领域，提供了基于人工智能的内镜下胃癌风险分级系统、介质及设备，其技术方案为：获取内窥镜图像样本；结合内窥镜图像样本对内窥镜拍摄距离识别网络和肠化生严重程度分级网络训练，得到训练后的内窥镜拍摄距离识别网络和肠化生严重程度分级网络；基于训练后的内窥镜拍摄距离识别网络对待识别的内窥镜图像处理，得到符合拍摄距离要求的内窥镜图像；结合符合拍摄距离要求的内窥镜图像和训练后的肠化生严重程度分级网络，得到肠化生严重程度分类结果。其将内窥镜拍摄距离与肠化生疾病诊断相结合，能够自动识别内镜摄图的适中距离，并对标准部位进行肠化严重程度评估。

公开(公告)号：CN114974579A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210415253.X

申请日：2022-04-20

申请人： 山东大学齐鲁医院

发明人： 李真 ,  钟宁 ,  陈欣羽 ,  周嘉伟 ,  王珮竹 ,  赖永航 ,  陈栋栋 ,  王鹏 ,  王立梅 ,  娄煜 ,  左秀丽 ,  李延青

IPC分类号： G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

摘要： 本发明属于治疗预后辅助判定系统技术领域，提供了一种消化道粘膜下肿瘤内镜治疗预后的辅助判定系统及设备。其中，该系统包括可信度验证模块，其用于根据超声内镜图像，对患者临床数据进行可信度验证；数据分类模块，其用于将可信患者临床数据的特征属性进行分类处理；数据编码模块，其用于将可信患者临床数据类别及预后临床结局进行编码；数据建模模块，其用于根据历史超声内镜病历数据和数据分类模块处理得到的数据进行建模，得到各个临床数据类别的系数和计算平衡系数；辅助判定模块，其用于基于各个临床数据类别的系数和计算平衡系数，编码为i的预测预后临床结局发生的概率Pi。

公开(公告)号：CN114708943A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210203205.4

申请日：2022-03-02

申请人： 山东大学齐鲁医院

发明人： 李真 ,  刘静 ,  马铭骏 ,  赖永航 ,  姜建科 ,  左秀丽 ,  李延青

IPC分类号： G16H15/00 ,  G16H10/60 ,  G16H80/00 ,  G06F40/205 ,  G06F40/279 ,  G10L17/22 ,  G10L15/26

摘要： 本发明提供了一种智能语音宣教随访方法及系统，属于医疗信息管理技术领域，所述方法包括：获取随访患者相应的随访报告表；实时获取电话随访语音，识别当前讲话者为医生还是患者，并将语音转换为文本；根据医生相应的文本内容，基于预先训练的医生主题识别模型，判断主题类型，所述主题类型包括提问类型和其他类型；若为提问类型，对于后续患者相应的文本内容进行解析，并写入所述随访报告表中。本发明解决了患者出院后的追踪健康管理，并且大大提高了随访效率。

公开(公告)号：CN111341437B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202010108365.1

申请日：2020-02-21

申请人： 山东大学齐鲁医院 ,  青岛美迪康数字工程有限公司

发明人： 左秀丽 ,  周嘉伟 ,  冯健 ,  李延青 ,  李真 ,  邵学军 ,  季锐 ,  杨晓云

IPC分类号： G16H50/20 ,  G06F16/432 ,  G06F16/483 ,  G06T7/00 ,  G06F16/35 ,  G06V30/41 ,  G06V30/42 ,  G06V30/19 ,  G06V30/146

摘要： 本发明属于消化道疾病判断辅助领域，提供了一种基于舌图像的消化道疾病判断辅助系统，包括舌图像采集部，其用于采集完整舌图像；舌特征处理部，其用于提取完整舌图像的舌特征并生成舌特征文本描述，基于加载的预料库生成当前舌特征文本描述的词袋，计算出相应舌图像对应的舌特征文本描述的TF‑IDF向量；消化道疾病判断部，其用于计算当前完整舌图像对应的舌特征文本描述的TF‑IDF向量与各类消化道疾病对应的舌图像描述特征向量的距离，按照距离升序对消化道疾病类型排序，筛选出排在前k个消化道疾病并进行推荐。其根据舌图像的舌特征自动判断消化道疾病，不受时间和空间范围的影响，能够提高消化道疾病判断的准确率。

公开(公告)号：CN112842285A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202011639891.7

申请日：2020-12-31

申请人： 山东大学齐鲁医院 ,  青岛美迪康数字工程有限公司

发明人： 左秀丽 ,  李延青 ,  马铭骏 ,  李真 ,  邵学军 ,  杨晓云 ,  赖永航 ,  冯健

IPC分类号： A61B5/02 ,  A61B5/0295

摘要： 本发明提供一种内镜下辅助识别粘膜下血管的方法及系统，属于血管识别技术领域，对实时采集的待检测部位的时序图像进行预处理，将时序图像的像素值转化为零均值和单位方差；基于成像式光电容积描记技术，从预处理后的时序图像中，提取血液容积波，并确定对应的血液容积波动频率；基于成像式光电容积描记技术，从预处理后的时序图像中，提取各像素点的像素变化值，并确定对应的像素点的像素波动频率；根据血液容积波、血液容积波动频率、像素变化值以及像素波动频率，确定粘膜下血管覆盖区域。本发明能够在内窥镜操作过程中，在不借助额外设备且不延长操作时间的前提下，实时准确提取消化道血流信息，准确识别粘膜下血管，保证了手术安全。

公开(公告)号：CN111144271B

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN201911342816.1

申请日：2019-12-23

申请人： 山东大学齐鲁医院 ,  青岛美迪康数字工程有限公司

发明人： 李真 ,  冯健 ,  左秀丽 ,  阿迪莱 ,  李延青 ,  杨晓云 ,  赖永航 ,  邵学军

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  A61B10/04 ,  A61B10/06 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种内镜下自动识别活检部位及活检数量的方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取内镜检查过程中实时采集的视频帧；基于预先训练的活检钳检测模型，逐帧检测是否存在活检钳；若存在活检钳，基于预先训练的内镜部位识别模型，确定当前取活检的内镜部位；同时，开始对活检钳进行跟踪，得到包含所述活检钳的连续视频片段，根据预先训练的取活检动作识别模型，确定是否进行取活检。本发明可以准确检测和跟踪活检钳并确定取活检部位，同时精确推断取活检场景并统计取活检次数，为规范的病理报告提供了保障。