一种创伤患者护理评估智能采集系统

    公开(公告)号:CN116363021B

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310644224.5

    申请日:2023-06-02

    IPC分类号: G06T5/00 G16H20/30 G16H80/00

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种创伤患者护理评估智能采集系统。该系统包括:获取模块、第一处理模块、第二处理模块和去噪模块,用于确定初始噪声像素点,进而确定初始噪声影响系数;对初始噪声像素点进行区域生长,得到生长区域;获得生长区域的区域噪声影响系数;确定初始噪声像素点的噪声概率;根据噪声概率确定目标生长区域;结合目标生长区域和其他生长区域,确定噪声调整因子;根据噪声调整因子和区域噪声影响系数,确定噪声抑制因子;根据噪声抑制因子对前一帧病房灰度图像进行维纳滤波去噪,得到去噪图像。本发明能够有效解决过度平滑的现象,增强对病房灰度图像进行去噪后的图像清晰度,提升去噪效果。

    一种创伤患者护理评估智能采集系统

    公开(公告)号:CN116363021A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310644224.5

    申请日:2023-06-02

    IPC分类号: G06T5/00 G16H20/30 G16H80/00

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种创伤患者护理评估智能采集系统。该系统包括:获取模块、第一处理模块、第二处理模块和去噪模块,用于确定初始噪声像素点,进而确定初始噪声影响系数;对初始噪声像素点进行区域生长,得到生长区域;获得生长区域的区域噪声影响系数;确定初始噪声像素点的噪声概率;根据噪声概率确定目标生长区域;结合目标生长区域和其他生长区域,确定噪声调整因子;根据噪声调整因子和区域噪声影响系数,确定噪声抑制因子;根据噪声抑制因子对前一帧病房灰度图像进行维纳滤波去噪,得到去噪图像。本发明能够有效解决过度平滑的现象,增强对病房灰度图像进行去噪后的图像清晰度,提升去噪效果。

    一种创伤患者清创术前信息采集系统

    公开(公告)号:CN116269467A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310566285.4

    申请日:2023-05-19

    IPC分类号: A61B6/03 A61B6/00

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种创伤患者清创术前信息采集系统。首先通过不同的预设半径对扫描图像的频谱图像进行划分,获得低频灰度图像和高频灰度图像。进而根据高频灰度图像和高频增强灰度图像的灰度差异特征获得特征差异性;根据低频增强灰度图像中边缘线上像素点的突变程度和对应的异常区域概率值获得第一特征混乱程度;根据低频增强灰度图像中所有像素点的梯度特征聚类获得第二特征混乱程度。根据第一特征混乱程度和第二特征混乱程度以及对应的特征差异性获得最终的半径优选度,根据半径优选度挑选最佳图像,提高了图像增强质量且保留了边缘细节。

    微生物标志物在高血糖相关疾病诊断中的应用

    公开(公告)号:CN117887870A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410094233.6

    申请日:2024-01-23

    发明人: 韩洋 姚咏明

    摘要: 本发明公开了微生物标志物在高血糖相关疾病诊断中的应用,所述微生物标志物包括Prevotella_stercorea、Eubacterium_rectale_CAG.36、Dorea_longicatena、Butyrivibrio_crossotus、Klebsiella_pneumoniae、Bacteroides_caccae、Roseburia_intestinalis,通过检测受试者样本中所述微生物标志物的含量或丰度或基因组的碱基突变频率可以预测或诊断受试者是否患有高血糖相关疾病或患高血糖相关疾病的风险,本发明在诊断高血糖相关疾病方面具有良好的应用前景。

    一种创伤患者清创术前信息采集系统

    公开(公告)号:CN116269467B

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310566285.4

    申请日:2023-05-19

    IPC分类号: A61B6/03 A61B6/00

    摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种创伤患者清创术前信息采集系统。首先通过不同的预设半径对扫描图像的频谱图像进行划分,获得低频灰度图像和高频灰度图像。进而根据高频灰度图像和高频增强灰度图像的灰度差异特征获得特征差异性;根据低频增强灰度图像中边缘线上像素点的突变程度和对应的异常区域概率值获得第一特征混乱程度;根据低频增强灰度图像中所有像素点的梯度特征聚类获得第二特征混乱程度。根据第一特征混乱程度和第二特征混乱程度以及对应的特征差异性获得最终的半径优选度,根据半径优选度挑选最佳图像,提高了图像增强质量且保留了边缘细节。