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公开(公告)号：CN118471483B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410916944.7
申请日：2024-07-10
申请人： 山东大学齐鲁医院
摘要： 本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统、介质及设备，其技术方案为通过多维度提取图像的特征向量后，将特征向量的聚类和生长区域分割相结合，采用特征向量代替像素值，图像块特征向量的匹配代替像素值匹配，从而实现整个图像的分割，从而让离散的图像块变为连通到一起的完整区域，提升了最终的病理分型识别模型的识别精度，本发明可自动提取贲门数字病理图片的特征，辅助贲门癌的内镜病理分型，有助于提升临床诊疗效率，有较高的临床及科研应用价值。
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公开(公告)号：CN118750168A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410778557.1
申请日：2024-06-17
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明属于POEM隧道建立技术领域，提供了一种辅助POEM隧道建立的内镜导航方法及系统，包括：获取若干帧食管内镜图像，进行三维重建，并在三维重建体中标记出环形肌粘膜区域，计算出环形肌粘膜区域的三维中心线，并渲染于所述三维重建体上；获取当前帧食管检测图像，并判断所述食管检测图像为黏膜下内镜图像还是检查视角下内镜图像，若为检查视角下内镜图像，则计算环形肌粘膜区域在所述三维中心线上的坐标位置，并渲染于所述三维重建体上；若为黏膜下内镜图像，则检测镜头移动方向，当两个相邻镜头移动方向之间的夹角超出临界值时，发出镜头移动方向调整提示。可辅助建立一条完全垂直于环形肌的完美长直隧道。
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公开(公告)号：CN115270779B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210759471.5
申请日：2022-06-30
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06F16/35 , G06N3/0464
摘要： 本发明属于医疗技术领域，提供了一种溃疡性结肠炎结构化报告的生成方法及系统。该方法包括，获取溃疡性结肠炎的报告文本内容；基于报告文本内容，采用病灶实体识别模型，确定病灶实体位置和病灶实体内容；基于病灶实体位置和病灶实体内容，采用多标签文本分类模型，得到病灶类别；基于病灶类别，采用文本内容识别模型，得到文本内容，以生成溃疡性结肠炎结构化报告；所述确定病灶实体内容具体包括：以识别到的病灶实体内容的句子作为开始，检测下一个句子是否有病灶实体内容，若没有，则以上一个病灶实体内容作为该句话的病灶实体内容，填充到句子的前端。
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公开(公告)号：CN115270779A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210759471.5
申请日：2022-06-30
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
IPC分类号： G06F40/279 , G06F16/35 , G06N3/04
摘要： 本发明属于医疗技术领域，提供了一种溃疡性结肠炎结构化报告的生成方法及系统。该方法包括，获取溃疡性结肠炎的报告文本内容；基于报告文本内容，采用病灶实体识别模型，确定病灶实体位置和病灶实体内容；基于病灶实体位置和病灶实体内容，采用多标签文本分类模型，得到病灶类别；基于病灶类别，采用文本内容识别模型，得到文本内容，以生成溃疡性结肠炎结构化报告；所述确定病灶实体内容具体包括：以识别到的病灶实体内容的句子作为开始，检测下一个句子是否有病灶实体内容，若没有，则以上一个病灶实体内容作为该句话的病灶实体内容，填充到句子的前端。
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公开(公告)号：CN118743532A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410778183.3
申请日：2024-06-17
申请人： 山东大学齐鲁医院
摘要： 本发明涉及内镜黏膜下剥离术技术领域，公开了一种基于深度学习的内镜黏膜下剥离术辅助系统，包括：方差计算模块，用于连续获取内镜下若干帧病灶观察图像；对于每一帧病灶观察图像，计算病灶区域的观察状态特征；当帧数达到某一数量时，计算方差，若方差大于评判阈值，则进入微调优化模块；微调优化模块，用于计算新病灶区域的观察状态特征，计算得到距离新病灶观察图像距离最近的若干张病灶观察图像后，对新病灶区域的边界上的点进行采样，并与距离最近的若干张病灶观察图像进行关键点匹配，优化新病灶区域的边界，得到电凝标记的位置并进行显示。解决了内镜医师操作过程中随着疲惫感增加注意力下降的问题，提高了内镜黏膜下剥离术的准确性。
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公开(公告)号：CN118675682A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410778552.9
申请日：2024-06-17
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司 , 山东大学
摘要： 本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种超声内镜结构化报告自动生成系统，包括：初步检查模块，用于获取内镜图像，得到所述内镜图像是否存在异常区域的结果，当存在异常区域时，提醒进行超声内镜检查；图像分割模块，用于在超声图像中分割出若干消化道结构；文本生成模块，用于对每个消化道结构，通过文本描述模型，得到回声情况描述和边界情况描述；病灶分割模块，用于基于连续若干帧所述超声图像，得到每帧所述超声图像的病灶区域，并判断所述病灶区域与每个消化道结构是否存在重叠；报告生成模块，用于基于所述回声情况描述、边界情况描述和重叠情况，生成超声内镜报告。能够提高超声内镜报告的规范化，提高超声内镜医师工作效率。
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公开(公告)号：CN118471483A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410916944.7
申请日：2024-07-10
申请人： 山东大学齐鲁医院
摘要： 本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及基于深度学习的贲门癌分型辅助诊断系统、介质及设备，其技术方案为通过多维度提取图像的特征向量后，将特征向量的聚类和生长区域分割相结合，采用特征向量代替像素值，图像块特征向量的匹配代替像素值匹配，从而实现整个图像的分割，从而让离散的图像块变为连通到一起的完整区域，提升了最终的病理分型识别模型的识别精度，本发明可自动提取贲门数字病理图片的特征，辅助贲门癌的内镜病理分型，有助于提升临床诊疗效率，有较高的临床及科研应用价值。
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