一种用于疾病风险预测的调查问卷质量评价方法及系统

    公开(公告)号:CN114743619B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202210415038.X

    申请日:2022-04-20

    摘要: 本发明属于计算机辅助医疗技术领域,具体涉及一种用于疾病风险预测的调查问卷质量评价方法及系统,包括:确定调查问卷中所述疾病的影响因素;获取多个疾病阳性样本和多个疾病阴性样本,对于所述疾病的每个影响因素,分别计算信息增益,得到每个影响因素的权重;获取多个调查问卷样本,所述调查问卷样本中包括真实样本和不真实样本,针对调查问卷中的每个影响因素,分别训练可信度评价网络;获取待评价调查问卷,对其中的每个影响因素,分别根据填写结果,采用相应可信度评价网络得到各个影响因素的可信度,然后基于相应影响因素的权重,得到所述待评价调查问卷的整体可信度。本发明对调查问卷分主题进行真实性评价,提高了评价结果的可信度。

    基于人工智能的内镜下胃癌风险分级系统、介质及设备

    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

    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。

    基于人工智能的内镜下胃癌风险分级系统、介质及设备

    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

    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。

    具有眼球追踪功能的内镜检查系统、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN114693912B

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202210238555.4

    申请日:2022-03-10

    摘要: 本发明属于内镜检查技术领域,提供具有眼球追踪功能的内镜检查系统、存储介质及设备。为了解决不能对观察区域进行全面的检查的问题,该系统包括内镜部位识别模块,用于在内镜检查进镜后,进行实时部位识别;图像模糊检测模块,用于识别当前视频帧画面及后一帧视频画面的清晰类别;图像近景区域分割模块,用于得到当前帧的视野清晰区域,及后一帧的视野清晰区域并将其作为后一帧的应观察区域;眼球追踪模块,用于将当前帧的视野清晰区域作为眼球追踪感兴趣区域,得到后一帧的医师观察区域;漏检区域检测模块,用于对比后一帧的应观察区域及医师观察区域的重合度,判断当前部位识别是否完整。其提高了对观察区域检查的全面性。

    一种内镜图像处理方法、系统、存储介质及设备

    公开(公告)号:CN114565538B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202210240211.7

    申请日:2022-03-10

    摘要: 本发明属于镜图像处理技术领域,提供内镜图像处理方法、系统、存储介质及设备。为了解决低质量图像占用数据库存储容量,给图像审核人员带来了工作负担的问题,内镜图像处理方法包括在接收采图指令之后,存储当前内镜图像为第一识别帧,连续获取若干张与第一识别帧相似度超过第一预设阈值的内镜图像;对获取的内镜图像进行模糊过滤处理;基于预设图像质量评价模型对过滤处理后的内镜图像进行评分,选取评分质量最高的内镜图像作为第二识别帧;基于预设图像质量评价模型比较第一识别帧与第二识别帧的评分质量,仅保留两者中的质量最佳者作为当前采图指令所采集的内镜图像并进行存储。其(56)对比文件杨建军 等.基于新型特征和特征袋模型的内窥镜大肠病变辅助诊断《.中国生物医学工程学报》.2020,第39卷(第4期),404-412.黄朝忠 等.内镜窄带成像技术对Barrett食管的诊断价值《.泰山医学院学报》.2013,第34卷(第11期),820-822.Sharib Ali 等.A deep learningframework for quality assessment andrestoration in video endoscopy《.MedicalImage Analysis》.2020,第68卷1-25.

    一种用于疾病风险预测的调查问卷质量评价方法及系统

    公开(公告)号:CN114743619A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210415038.X

    申请日:2022-04-20

    IPC分类号: G16H10/20 G06K9/62 G16H50/30

    摘要: 本发明属于计算机辅助医疗技术领域,具体涉及一种用于疾病风险预测的调查问卷质量评价方法及系统,包括:确定调查问卷中所述疾病的影响因素;获取多个疾病阳性样本和多个疾病阴性样本,对于所述疾病的每个影响因素,分别计算信息增益,得到每个影响因素的权重;获取多个调查问卷样本,所述调查问卷样本中包括真实样本和不真实样本,针对调查问卷中的每个影响因素,分别训练可信度评价网络;获取待评价调查问卷,对其中的每个影响因素,分别根据填写结果,采用相应可信度评价网络得到各个影响因素的可信度,然后基于相应影响因素的权重,得到所述待评价调查问卷的整体可信度。本发明对调查问卷分主题进行真实性评价,提高了评价结果的可信度。