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公开(公告)号：CN118172578A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410483591.6
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动信息的病灶识别系统，其特征在于，包括图像帧提取模块；眼动信息采集与分析模块；眼动‑图像特征匹配网络；大模型提示生成模块；分割病灶大模型；分割病灶实时显示模块。本发明采用简单易得的眼动信息得到使用者的关注区域，实现使用者与肠镜CADe系统的实时互动，可以提高结肠镜CADe系统的准确率，避免检查过程中病变的误诊或者漏诊。本发明采用人工智能分割大模型，对于未见过种类的病灶具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112419353A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011350240.6
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种检测开合式工具状态的方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种检测开合式工具状态的装置。本发明利用深度学习与计算机视觉技术，能够动态识别开合式工具的开闭状态，准确计算开合式工具的屏幕像素宽度。本发明提供的方法和装置可以用于内镜检查中，以该开合式工具(如活检钳)为参照，进而能够对内镜检查图像中的背景目标(如结肠带、幽门口、贲门口、十二指肠降部乳头、回盲瓣等背景中正常目标组织)和/或异常目标进行大小的判断和精确计算。
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公开(公告)号：CN112418109A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011344784.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明提供了一个技术方案是提供了一种图像处理方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种图像处理装置，其特征在于，包括：识别单元；第一确定单元；截取单元。本发明利用深度学习与计算机视觉技术，对采集到的图像进行处理，得到各个图像中的变化区域，进而对各个图像中的变化区域进行分析，计算得到目标区域，该目标区域可以认为是图像中存在有效内容的区域，因此，可以基于目标区域对采集到的图像进行截取，以使得到的待处理图像中包含的内容为有效的内容，避免了对图像无效内容的处理，提升了图像处理的效率。
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公开(公告)号：CN112580437B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011344780.3
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种测量目标大小的方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种测量目标大小的装置。本发明利用深度学习与计算机视觉技术，动态识别参照物和测量目标状态，对参照物和测量目标状态大小进行自动化的测量和记录，比如，对内镜检查过程中的参照物(如活检钳)、背景目标(如结肠带、幽门口、贲门口、十二指肠降部乳头、回盲瓣等背景中正常目标组织)和/或异常目标(如扁平状息肉、异常血管分形、不典型增生、炎症、出血、粪渣、肿瘤、进展期癌等异常目标组织)进行大小的判断，输出精确和具体的数值。
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公开(公告)号：CN118173250A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410483568.7
申请日：2024-04-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G16H15/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明的技术方案是提供了本发明的技术方案是提供了一种基于无监督大模型训练肠镜下病变检出的方法。本发明公开的方法以海量非结构化的镜检报告以及肠镜视频作为训练数据，利用现有的大模型以及弱监督学习方法即可无需任何标注实现肠镜视频中含有病变图像帧的定位以及该帧中病变区域的识别与分割。与现有技术方案相比，本发明公开的方法充分利用现实生活中海量的镜检报告，无需任何人工标注信息，极大降低了计算机辅助结肠镜下病变识别系统的训练成本，有效提高了CADe的模型泛化性以及复杂检查内容的检查质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112419353B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011350240.6
申请日：2020-11-26
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种检测开合式工具状态的方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种检测开合式工具状态的装置。本发明利用深度学习与计算机视觉技术，能够动态识别开合式工具的开闭状态，准确计算开合式工具的屏幕像素宽度。本发明提供的方法和装置可以用于内镜检查中，以该开合式工具(如活检钳)为参照，进而能够对内镜检查图像中的背景目标(如结肠带、幽门口、贲门口、十二指肠降部乳头、回盲瓣等背景中正常目标组织)和/或异常目标进行大小的判断和精确计算。
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公开(公告)号：CN115995288A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211470009.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明提供了一种病灶诊断框显示方法、装置及电子设备，涉及医学技术领域，包括获取结肠镜视频流的病灶诊断框结果，病灶诊断框结果包括病灶诊断框坐标、病灶预测概率；判断病灶预测概率是否小于预设概率值，当病灶预测概率小于预设概率值时，将病灶诊断框的颜色标记为第一颜色；判断病灶诊断框坐标是否偏离预设中心范围值，当病灶诊断框坐标偏离预设中心范围值时，将病灶诊断框的颜色标记为第二颜色；判断第一颜色和第二颜色是否相同，当第一颜色和第二颜色相同时，将病灶诊断框显示为第一颜色/第二颜色，并向用户发送提醒信息。本发明辅助医生获取更好的病灶图像并提高诊断的准确率，降低病灶诊断的假阳性率，并提高检测精度。
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公开(公告)号：CN115938602A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310047282.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开的一种食管癌ESD术后食管狭窄的预测系统，其特征在于，包括危险因素获取模块以及基于Logistic模型建立的评分系统，依据获得的总分值判断患者食管癌ESD术后发生食管狭窄的风险。与现有技术相比，本发明经过大量研究，首次筛选出食管癌ESD术后发生食管狭窄的独立危险因素，利用Logistic回归公式系数对每项因素进行赋值，建立食管狭窄预测评分系统。本发明公开的系统可更直观定量地评估患者食管癌ESD术后发生食管狭窄的风险，易于临床应用，实现个体化评估，为内镜医师预测食管ESD术后发生狭窄提供理论依据。
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公开(公告)号：CN115927188A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310079687.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明公开了一种用于构建消化道肿瘤人源肿瘤异种移植动物模型的试剂盒。本发明提供的试剂盒用于内镜来源的标本构建消化道肿瘤人源肿瘤异种移植动物模型，该试剂盒至少包括洗涤液、保存液和孵育液，在保存液中加入强缓冲液以保证保存环境的PH值，加入了高浓度的青链霉素和多粘菌素E，抑制细菌污染；将孵育液中加入EGF、bFGF增强了肿瘤块的活性，加入了多粘菌素E的孵育液可以增强对G‑菌的感染；本发明通过对消化液、保存液和孵育液的优化，解决了内镜标本总量小、污染多、成瘤率极低的缺陷，拓宽了消化道肿瘤PDX的建立来源，为肿瘤临床治疗及研究提供一个较理想的临床前实验动物平台，从而为改善患者的总体预后提供有力支持。
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公开(公告)号：CN115830493A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211464480.8
申请日：2022-11-22
Applicant: 复旦大学附属中山医院
Abstract: 本发明涉及医疗检测技术领域，具体涉及一种计算结直肠镜检查过程中退镜时间的方法及装置，包括：获取内镜视频流，将所述内镜视频流拆解成内镜图像帧；按照预设频率将所述内镜图像帧输入到预先训练好的第一深度神经网络进行检测，得到进镜终点识别结果；按照所述预设频率将所述内镜图像帧输入到预先训练好的第二深度神经网络进行检测，得到器械识别结果；基于所述进镜终点识别结果、所述器械识别结果对所述退镜观察时间进行更新。本发明对内镜检查的视频流进行实时分析，动态识别内镜视频流的进镜终点，启动退镜计时，并在退镜过程中滤除器械操作的时间，从而实现退镜观察时间的准确计算，提高操作者的检查质量。
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