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公开(公告)号：CN116543918A
公开(公告)日：2023-08-04
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：CN115938593B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310227076.7
申请日：2023-03-10
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本申请提供一种病历信息的处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待诊断的病历信息队列；确定各病历信息中包含的多个疾病特征；依次以各预设疾病作为目标疾病，确定各疾病特征相对于目标疾病的疾病特征得分，从而确定同一病历信息相对于目标疾病的疾病得分；基于同一病历信息相对于各预设疾病的疾病得分，确定同一病历信息的病历得分；基于各病历信息的病历得分，对病历信息队列中病历信息的排列顺序进行调整。本申请通过获取待诊断的病历信息中的疾病特征，结合多个疾病特征与多个预设疾病，对病历信息进行评分，基于评分对病历信息之间的顺序进行调整，从而优化不同病例的诊断顺序，使得病例诊断顺序更加合理。
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公开(公告)号：CN116091476A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310166247.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种医学图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的食管癌染色图像，提取多个血管区域图像及乏血管区域图像，进行B3型血管检测，在检测结果表征食管癌染色图像不含有B3型血管时，提取血管区域图像的第一特征值集合、乏血管区域图像的第二特征值集合及食管癌染色图像的第三特征值集合，第一特征值集合、第二特征值集合及第三特征值集合用于输入已训练的第一机器学习分类器进行分类，得到食管癌染色图像的分类结果，采用本实施例，提取了食管癌染色图像、血管区域图像、乏血管区域图像各自不同的预设属性对应的特征量化值，使得特征量化值更加全面丰富，提高了对食管癌染色图像处理效率。
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公开(公告)号：CN109584229A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811431019.6
申请日：2018-11-28
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断系统及方法，系统包括客户端、服务端、数据库；通过客户端采集ERCP图像，将获取的ERCP图像输入训练后的深度学习模型中进行识别分类，得到对应的图像信息(包括十二指肠乳头及乳头开口识别，疾病诊断)，并及时反馈给客户端。本发明可帮助医生确定十二指肠乳头及乳头开口位置，提高插管成功率；另外还可辅助医生进行疾病的诊断，防止误诊漏诊，提高诊断准确率及工作效率。
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公开(公告)号：CN109493340A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811431020.9
申请日：2018-11-28
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明公开了一种胃镜下食管胃底静脉曲张辅助诊断系统及方法，系统包括视频接收模块、卷积神经网络模块、结果报告模块、数据库模块；视频接收模块，用于接收胃镜设备采集的图像，调用卷积神经网络模块进行识别；卷积神经网络模块，用于对图像合格性进行判别和对病灶分级判别；结果报告模块，用于记录卷积神经网络模块的每一次的判别结果，当本次胃镜检查完成之后，按照置信度和图片质量排序，输出N张包含可疑病灶的图像和对应的静脉曲张分级结果；数据库模块，用于存储胃镜设备采集的图像、卷积神经网络模块进行识别结果。本发明能够从全局视频中提取最有价值图像，并对病灶图像进行静脉曲张分级，为医生诊断提供更可靠、高效的支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109063747A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810777590.7
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: G06K9/6268 , G06T7/0012 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30028 , G06T2207/30096 , G16H30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肠道病理切片图像识别分析系统及方法，系统包括客户端和服务端；客户端，用于监听采集的肠道病理切片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，根据从客户端采集的肠道病理切片图像，即时判断肠道病理切片图像对应的病理结果，将分析结果反馈给客户端。本发明首先客户端采集获取肠道病理切片图像，并上传至服务端；然后服务端接收肠道病理切片图像作为参数，调用卷积神经网络模型进行识别，识别该肠道病理切片图像中的部位特征并输出；最后客户端接收并显示分析结果。本发明能为医师提供准确可靠的参考，提高病理报告的准确度和有效性，简单易用，具有显著的社会及经济价值。
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公开(公告)号：CN108937871A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810778737.4
申请日：2018-07-16
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0066 , A61B5/004 , A61B5/0073 , A61B5/0084
Abstract: 本发明公开了一种消化道微光学相干断层成像图像分析系统及方法，系统包括客户端和服务端；客户端，用于监听消化道微光学相干断层成像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，根据从客户端采集的图像，即时判断图像存在的病变，将分析结果反馈给客户端。本发明首先采集消化道微光学相干断层扫描设备采集的图像，并上传至服务端；然后服务端接收图像作为参数，调用卷积神经网络模型进行识别；识别该消化道微光学相干断层成像图像中病灶并输出；最后客户端接收并显示分析结果。本发明是基于医疗大数据和深度学习算法对消化道微光学相干断层扫描技术采集的图像进行病灶识别，并在客户端进行显示，具有准确率高、耗时短等优点。
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公开(公告)号：CN119990069A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510060187.2
申请日：2025-01-15
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明公开了一种门诊病历生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括采集门诊中医生与目标患者之间对话的目标音频数据，对目标音频数据进行文本转换处理，得到对应的目标文本数据，调用训练后的病历生成大语言模型，对目标文本数据进行生成处理，得到目标门诊病历，目标门诊病历包括采用规范性症状描述文本描述病情症状的文本数据。采用本发明实施例，不仅能够减少门诊病历书写工作给医生带来的压力，还能提高病历记录的完整性、准确性和规范性，从而提高生成门诊病历的质量和效率。
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公开(公告)号：CN118335332A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410489315.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G16H50/30 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种术后出血风险预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取采集到的创面图像集合；对创面图像集合中的每一个图像进行特征识别处理，并根据处理结果得到创面图像集合对应的异常图像集；获取异常图像集中的每一个图像的异常信息；根据特征识别处理的结果和异常信息进行特征拟合得到拟合结果，并根据拟合结果确定出血风险等级。实现了在进行出血风险预测时，对手术之后的创面进行特征信息的提取，进而可以根据实际的手术情况进行分析处理，提高出血风险预测的准确性，为术后治疗决策提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN117437192A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311384908.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V20/52
Abstract: 本申请提供一种标志物唯一性识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取视频流，并对视频流进行标志物检测，得到视频流所对应的若干标志物代表图像，其中，一个标志物对应一个标志物代表图像；在标志物代表图像中选择第一图像和第二图像，并计算第一图像与第二图像的标志物缩放指数和图像相似度；根据标志物代表图像进行图片流的获取，得到第一图像对应的第一图片流和第二图像对应的第二图片流，并计算第一图片流与第二图片流的图像集相似度；根据标志物缩放指数、图像相似度和图像集相似度，确定第一图像和第二图像所包含标志物是否为同一标志物。基于本申请的方法，可以提高标志物识别的准确性。
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