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公开(公告)号：CN116543918B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310812585.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G16H50/20 , G06F40/205 , G06V10/40
Abstract: 本申请实施例提供了一种多模态疾病特征的提取方法及装置，该方法通过采集目标疾病的历史患者的疾病数据，对病历文本进行词句拆分，对疾病描述词句集合的疾病描述词句进行标记，对标记后的疾病描述词句集合进行词句关联，得到目标疾病的疾病文本特征，对医学检查图像进行特征提取，对多模态补充数据进行特征提取，得到目标疾病的多模态补充特征，将疾病文本特征、辅助图像特征和多模态补充特征合并，得到目标疾病的疾病特征，使得目标疾病的疾病特征更加全面丰富，并且由于疾病文本特征是通过对病历文本进行不同疾病描述维度的词句拆分、标记和关联后进行提取得到的，使得疾病文本特征更加精准，大大提高了目标疾病的疾病特征丰富性和精准性。
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公开(公告)号：CN114092479A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210070408.0
申请日：2022-01-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种医学图像评估方法及装置，该方法首先对目标部位的初始医学图像进行分割，得到目标区域，再对目标区域进行处理，得到目标区域对应的第一形状表征值、第二形状表征值以及第三形状表征值，再根据第一形状表征值、第二形状表征值以及第三形状表征值，得到目标区域对应的病变系数，最后根据病变系数确定目标部位的评估结果，评估结果表征目标区域出现目标症状的概率。本申请中自动对目标部位的初始医学图像进行处理，得到初始医学图像中目标区域出现目标症状的概率，再根据出现目标症状的概率得到目标部位的评估结果，避免了依靠人工经验进行医学图像评估带来的误差，提高了医学图像评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113706533B
公开(公告)日：2022-02-08
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：CN113962991A
公开(公告)日：2022-01-21
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：CN113887677A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111479461.8
申请日：2021-12-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种上皮乳头内毛细血管图像的分类方法、装置、设备及介质。该方法包括：将上皮乳头内毛细血管的内镜图像输入至预先训练的神经网络模型中，得到内镜图像的有效区域；根据连通域算法从有效区域中获取内镜图像中的目标血管区域；获取目标血管区域中目标血管的特征性直径、特征性扭曲性量化值、特征性面积占比量、质心偏心距以及整图密度输入至预先训练的分类模型中，得到内镜图像的分类结果。本发明基于神经网络技术提取内镜图像中目标血管并获取评价目标血管的五个指标，进而根据五个指标来实现对食管癌浸润深度进行精准的判断，提高了食管癌浸润深度判断的效率以及准确率。
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Patent Agency Ranking
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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