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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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公开(公告)号：CN115222734B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211140101.X
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法及系统，其包括获取深度分割模型；将数字病理切片输入至深度分割模型，得到杯状细胞、腺体及腺腔的分割结果，通过肠化比的计算公式得到肠化比；本发明通过计算得到肠化比，根据肠化比的具体数值，判断肠上皮化生的严重程度，减少评估时间，且提高了评估的准确度。
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公开(公告)号：CN115222734A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211140101.X
申请日：2022-09-20
申请人： 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种用于胃黏膜肠上皮化生的图像分析方法及系统，其包括获取深度分割模型；将数字病理切片输入至深度分割模型，得到杯状细胞、腺体及腺腔的分割结果，通过肠化比的计算公式得到肠化比；本发明通过计算得到肠化比，根据肠化比的具体数值，判断肠上皮化生的严重程度，减少评估时间，且提高了评估的准确度。
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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：CN118430818B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410888340.6
申请日：2024-07-04
申请人： 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： G16H50/30 , G16H30/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
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。
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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
申请人： 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： G16H50/30 , G16H30/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
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。
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公开(公告)号：CN114974579A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210415253.X
申请日：2022-04-20
申请人： 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： G16H50/30 , G16H50/70 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明属于治疗预后辅助判定系统技术领域，提供了一种消化道粘膜下肿瘤内镜治疗预后的辅助判定系统及设备。其中，该系统包括可信度验证模块，其用于根据超声内镜图像，对患者临床数据进行可信度验证；数据分类模块，其用于将可信患者临床数据的特征属性进行分类处理；数据编码模块，其用于将可信患者临床数据类别及预后临床结局进行编码；数据建模模块，其用于根据历史超声内镜病历数据和数据分类模块处理得到的数据进行建模，得到各个临床数据类别的系数和计算平衡系数；辅助判定模块，其用于基于各个临床数据类别的系数和计算平衡系数，编码为i的预测预后临床结局发生的概率Pi。
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公开(公告)号：CN114708943A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210203205.4
申请日：2022-03-02
申请人： 山东大学齐鲁医院
IPC分类号： G16H15/00 , G16H10/60 , G16H80/00 , G06F40/205 , G06F40/279 , G10L17/22 , G10L15/26
摘要： 本发明提供了一种智能语音宣教随访方法及系统，属于医疗信息管理技术领域，所述方法包括：获取随访患者相应的随访报告表；实时获取电话随访语音，识别当前讲话者为医生还是患者，并将语音转换为文本；根据医生相应的文本内容，基于预先训练的医生主题识别模型，判断主题类型，所述主题类型包括提问类型和其他类型；若为提问类型，对于后续患者相应的文本内容进行解析，并写入所述随访报告表中。本发明解决了患者出院后的追踪健康管理，并且大大提高了随访效率。
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公开(公告)号：CN118799200A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411090126.2
申请日：2024-08-09
申请人： 山东大学齐鲁医院
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，提供了一种荧光图像与视频图像的融合方法及系统，包括：在一时间段内，获取若干帧连续的视频图像和若干张连续的荧光图像；对于两张相邻的荧光图像之间的所有视频图像，分别计算每帧视频图像的基准列的调焦值，选择调焦值最大的视频图像作为最优图像；将最优图像和荧光图像中的所有像素均转换至同一坐标系后，进行最优图像和荧光图像的融合，得到融合图像；所述调焦值的计算步骤包括：对于视频图像的基准列，计算相邻两像素点之间的灰度值的差值；将所有差值的和，作为调焦值。可以在视频中实时显示荧光图像，突破荧光成像单张成像的限制，而且有效避免了不清晰的视频图像对融合效果的影响。
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公开(公告)号：CN118792426A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410930065.X
申请日：2024-07-11
IPC分类号： C12Q1/689 , C12Q1/6886 , G16H50/20 , G16H50/30 , G16H70/40
摘要： 本发明属于胰腺导管腺癌预测领域，提供了一种基于口腔菌群的胰腺导管腺癌预测方法及系统。其中，基于口腔菌群的胰腺导管腺癌预测方法包括获取待测者的潜在诊断胰腺导管腺癌的生物标记物集合中各个生物标记物的相对丰度信息；利用所述生物标记物集合中各个生物标记物的相对丰度信息及预先训练的多元统计模型，得到患胰腺导管腺癌的概率值；其中，通过对胰腺导管腺癌患者群和胰腺良性疾病患者群的唾液、十二指肠液和胰腺组织样本进行微生物组间差异分析，将其中的差异菌取交集，得到潜在诊断胰腺导管腺癌的生物标记物集合。
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