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公开(公告)号：CN113205492A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110453717.1
申请日：2021-04-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种胃粘膜染色放大成像的微血管扭曲程度量化方法，该方法包括图像分割法、血管中心线提取法、面密度法。图像分割法用于提取胃镜图像中的清晰区域和微血管整图；血管中心线提取法用于提取每根微血管的中心线并计算中心线上像素点处对应的微血管周长；面密度法通过将微血管周长向其最小外接立方体面进行投影从而计算出面密度。最终通过对微血管最小外接立方体不同面的面密度进行加权获得微血管扭曲程度系数，而后根据扭曲程度系数对微血管扭曲程度等级进行判定。
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公开(公告)号：CN114464289B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210127179.1
申请日：2022-02-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G16H15/00 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , A61B5/00 , A61B6/50 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种ERCP报告生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法首先获取待处理医学视频，待处理医学视频包括白光视频和X光视频，再根据待处理医学视频的类型，调用对应的训练好的图像和视频识别模型，图像和视频识别模型包括白光识别模型或X光识别模型，再基于训练好的白光识别模型对白光视频进行识别，得到第一识别结果，基于训练好的X光识别模型对X光视频进行识别，得到第二识别结果，最后，根据第一识别结果和第二识别结果，生成ERCP报告。本申请中通过神经网络模型对待处理的医学视频进行处理，自动生成报告，无需人工阅片和撰写报告，提高了内镜的检查效率。
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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：CN114898888B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210830558.7
申请日：2022-07-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G16H50/70
Abstract: 本申请提供一种医学数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括对多个医学特征进行分类，得到多个目标类别的医学特征集合；从预设的异常对象库中剔除第一医学特征集合中所有医学特征对应的异常对象，并对处理后的异常对象库进行预处理，得到初步异常对象判断列表；基于第二医学特征集合中各医学特征的特异度，和初步异常对象判断列表中各异常对象与第二医学特征集合中各医学特征的对应关系，确定初步异常对象判断列表中各异常对象的异常风险参数；基于初步异常对象判断列表中各异常对象的异常风险参数，确定优先异常对象判断列表。本申请实施例中提高了人工智能的医学数据处理效率和判断的准确率。
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公开(公告)号：CN114417037B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210321374.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种图像处理方法、装置、终端及可读存储介质，该方法包括：对在肠镜检查过程中获取的肠镜数据进行图像预处理，得到第一肠镜图像集；对第一肠镜图像集进行第一分类处理，得到肠镜白光图像集和内镜窄带图像集；对肠镜白光图像集进行第二分类处理，得到已被标识的第二肠镜图像集和未被标识的第三肠镜图像集；对第三肠镜图像集进行第三分类处理，得到多个标记有不同属性肠段的第四肠镜图像集，和预设标志物对应的目标肠镜图像集；基于内镜窄带图像集，确定存在异常的第五肠镜图像集；将上述处理后的图像集，作为肠镜检测的诊断图像集。本申请实施例提高了留图的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114332074A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210066560.1
申请日：2022-01-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/11
Abstract: 本申请提供一种内镜图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，首先获取待处理内镜图像中的有效内镜图像，然后根据有效内镜图像得到白光内镜图像以及荧光内镜图像，之后根据白光内镜图像得到白光内镜图像中的目标对象区域信息，最后根据目标对象区域信息确定荧光内镜图像中对应的目标对象区域。其中，荧光图像利用荧光对图像中各区域进行勾勒并显示，其显示效果较为清晰、直观，相较于观察目标对象表面的微血管与腺体结构，通过观察并比对荧光图像中的目标对象区域的荧光强度以及非目标对象区域的荧光强度以识别目标对象类型的方式更为简单，有效降低目标对象类型识别的难度，从而有效缓解当前目标对象类型识别的难度大的技术问题。
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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：CN114176775B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210140457.7
申请日：2022-02-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种ERCP选择性胆管插管的校验方法、装置、设备及介质。该方法包括：对含有十二指肠大乳头的第一ERCP图像进行分割标注，得到十二指肠大乳头区域以及十二指肠大乳头的开口区域；根据十二指肠大乳头区域、开口区域确定十二指肠大乳头的胆管轴向；对含有十二指肠大乳头的第二ERCP图像进行分割标注并根据生成的切开刀区域的中心线预测十二指肠大乳头的切开刀插管方向；根据胆管轴向对切开刀插管方向进行校验以实现对选择性胆管插管的校验。本发明通过图像分割技术准确的识别出插管部位和方向，同时通过胆管轴向来校验切开刀插管方向，进而及时纠正内镜医师错误的插管方向，极大的提高了选择性胆管插管的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113205492B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110453717.1
申请日：2021-04-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种胃粘膜染色放大成像的微血管扭曲程度量化方法，该方法包括图像分割法、血管中心线提取法、面密度法。图像分割法用于提取胃镜图像中的清晰区域和微血管整图；血管中心线提取法用于提取每根微血管的中心线并计算中心线上像素点处对应的微血管周长；面密度法通过将微血管周长向其最小外接立方体面进行投影从而计算出面密度。最终通过对微血管最小外接立方体不同面的面密度进行加权获得微血管扭曲程度系数，而后根据扭曲程度系数对微血管扭曲程度等级进行判定。
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公开(公告)号：CN114446435A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210127313.8
申请日：2022-02-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请提供一种肠镜报告生成方法和装置；该方法先获取进镜开始时刻和肠镜下的多个进镜体内图像，在从各进镜体内图像中识别到包括目标肠段的进镜体内图像时，输出第一识别结果并触发语音交互系统，然后获取退镜过程中的中间态白光图像，并在获取到初始态退镜体外图像时确定退镜结束时刻，接着通过语音交互系统响应于用户发出的至少一条第一语音指令，对中间态白光图像进行识别处理得到第二识别结果，最后根据进镜开始时刻、第一识别结果、退镜结束时刻以及第二识别结果生成肠镜报告。该方法将图像识别技术与语音交互技术结合，实现了肠镜报告的自动生成，降低了肠镜检查中的人力成本，提高了报告的准确性。
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