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公开(公告)号：CN113887677B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111479461.8
申请日：2021-12-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
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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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：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：CN114022481B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210011023.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统，涉及医疗辅助技术领域，解决了目前缺乏对乏血管区域进行精准测量的问题，方法包括获取食管癌染色放大图像和食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像；根据乏血管区域图像，确定乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值；根据多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果。本申请通过对乏血管区域图像进行量化得到多个不同类型的量化表征值，根据多个量化表征值得到乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果，实现了对食管癌染色放大图像内镜食管癌乏血管区域大小的识别和精准测量，有效辅助内镜医师预测食管癌深度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114022481A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202210011023.7
申请日：2022-01-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统，涉及医疗辅助技术领域，解决了目前缺乏对乏血管区域进行精准测量的问题，方法包括获取食管癌染色放大图像和食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像；根据乏血管区域图像，确定乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值；根据多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果。本申请通过对乏血管区域图像进行量化得到多个不同类型的量化表征值，根据多个量化表征值得到乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果，实现了对食管癌染色放大图像内镜食管癌乏血管区域大小的识别和精准测量，有效辅助内镜医师预测食管癌深度。
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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：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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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：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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