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公开(公告)号：CN114209289A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202210159584.1
申请日：2022-02-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种选择性胆管插管困难的自动评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标患者的当前病例数据，并在所述当前病例数据中获取与选择性胆管插管困难的关联因素；获取采集到的视频，并对所述视频进行处理得到若干图像；对所述若干图像进行分类处理，得到若干类别图像；将所述关联因素以及若干类别图像输入至预先训练好的自动评估模型中，得到所述目标患者的选择性胆管插管对应的困难指数。实现了在进行选择性胆管插管时，无需人为的介入，可以快速准确的对其困难程度进行评估。
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公开(公告)号：CN114176775A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202210140457.7
申请日：2022-02-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种ERCP选择性胆管插管的校验方法、装置、设备及介质。该方法包括：对含有十二指肠大乳头的第一ERCP图像进行分割标注，得到十二指肠大乳头区域以及十二指肠大乳头的开口区域；根据十二指肠大乳头区域、开口区域确定十二指肠大乳头的胆管轴向；对含有十二指肠大乳头的第二ERCP图像进行分割标注并根据生成的切开刀区域的中心线预测十二指肠大乳头的切开刀插管方向；根据胆管轴向对切开刀插管方向进行校验以实现对选择性胆管插管的校验。本发明通过图像分割技术准确的识别出插管部位和方向，同时通过胆管轴向来校验切开刀插管方向，进而及时纠正内镜医师错误的插管方向，极大的提高了选择性胆管插管的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113962991B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111565922.3
申请日：2021-12-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本申请实施例提供了一种医学图像的处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法上述医学图像的处理方法，首先获取第i个胰腺医学图像帧序列，采用已训练的图像扫查模型对各帧胰腺医学图像进行识别，然后，在第一标识正确的情况下，获取第i+1个胰腺医学图像帧序列，并确定第二标识，接着，若第二标识与第一标识差值不为1，则返回到第一标识对应的标准站点进行扫查，直至标准站点的第二标识正确为止，最后，若第二标识与第一标识差值为1，继续进行下一个胰腺医学图像帧序列的扫查，直至扫查完成。通过连续追踪动态的胰腺医学图像帧序列标准站点，实现了对医学图像连续性和完整性的扫查，提高了胰腺医学图像的质量。
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公开(公告)号：CN113793335B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111351443.1
申请日：2021-11-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/764
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：CN113793334B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111351427.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种设备监测方法和设备监测装置；该设备监测方法通过在设备工作时，获取待监测设备的待处理图像，例如肠镜工作的待处理图像，则可以通过待处理图像以及第一分割模型、第二分割模型和第三分割模型，依次确定载体与待监测设备结合的目标边缘部分、待监测设备的标准坐标线、待监测设备的位置消息，则可以通过待监测设备在不同时间的位置消息以及转换模型，确定待监测设备与载体的相对速度，即在肠镜工作时，能够确定肠镜的退镜速度，且由于该方案通过肠镜的实际长度来确定肠镜的退镜速度，即使在肠镜退镜过程中存在晃动、冲水等干扰因素，仍然可以准确确定肠镜的退镜速度，实现了对肠镜检查过程的退镜速度的监管。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113643291B
公开(公告)日：2021-12-24
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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公开(公告)号：CN113822894A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111415118.7
申请日：2021-11-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种十二指肠胰头图像识别方法和十二指肠胰头图像识别装置；该十二指肠胰头图像识别方法通过先找到该视频数据中的白光图像，以使白光图像辅助寻找十二指肠降部胰头，在找到白光图像后通过第二图像识别模型对白光图像进行类型识别，确定白光图像的白光类型，并通过第三图像识别模型剔除非标准超声图像，然后通过第四图像识别模型处理标准超声图像得到多个超声类型以及各超声类型的分类置信度，则可以通过白光类型的加权系数以及各超声类型的分类置信度，确定各超声类型的所述标准超声图像的置信值，从而通过白光图像辅助确定了十二指肠降部胰头标准超声图像，更加准确的找到十二指肠降部胰头。
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公开(公告)号：CN113344859A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110534698.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种胃粘膜染色放大成像的微血管环绕程度量化方法，该方法包括图像分割法、单根微血管提取法、截面惯性矩法。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；单根微血管提取法用于从微血管整图中提取每一根单独的微血管；截面惯性矩法用于计算单根微血管相对于其最小外接矩形对角线的截面惯性矩。最终通过对微血管相对于其最小外接矩形两条对角线的截面惯性矩进行加权获得微血管环绕程度系数，而后根据环绕程度系数对微血管环绕程度等级进行判定。
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公开(公告)号：CN110335669A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910476680.7
申请日：2019-06-03
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统，该系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。
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公开(公告)号：CN108695001A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810778123.6
申请日：2018-07-16
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
CPC classification number: G16H50/20 , G06K9/00973 , G06N3/0454 , G06N3/084 , G06T7/0012
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的癌症病灶范围预测辅助系统及方法，系统包括客户端和服务端；客户端用于监听当前内镜设备采集的图像并传输给服务端，接收和显示服务端反馈的分析结果；服务端用于根据从客户端采集的图像，即时判断图像对应的部位及部位特征，将分析结果反馈给客户端。本发明首先当内镜设备进行图像采集，客户端被触发获取所采集的内镜图像，并上传至服务端；服务端接收内镜图像作为参数，调用卷积神经网络模型进行内镜图像是否合格、部位判断和部位特征识别的分析；客户端根据获取的分析结果，调用表示各部位的图片和部位特征的标记进行叠加展示。本发明能够确诊早期癌症，并将癌变范围圈出，简单易用，具有显著的社会及经济价值。
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