-
公开(公告)号：CN111179252B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911396391.2
申请日：2019-12-30
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统，包括：数据采集装置，被配置为采集待识别的消化道图像，并传送至云平台；云平台，被配置为建立推断模型，构建训练集对所述推断模型进行优化训练；利用所述推断模型对接收到的图像进行消化道位置和病灶类型推断，并对所述图像和消化道病灶识别结果分别进行保存；在线纠错模块，被配置为医生客户端在线查看推断结果，并对推断错误的结果进行标注和纠错；在线优化模块，被配置为将纠错后的图像加入训练集，重新对推断模型进行训练。本发明能够提高消化内道病灶识别的准确性，提高消化系统疾病的检出率。
-
公开(公告)号：CN110991561B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201911327593.1
申请日：2019-12-20
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本公开提供了下消化道内窥镜图像识别方法及系统。其中该方法包括获取下消化道部位图像并标注出待识别类别和识别干扰图像的辅助类别，划分成训练集和测试集；利用训练集和测试集训练和测试下消化道部位识别模型A和下消化道部位识别模型B；在进镜操作过程中，若下消化道部位识别模型A识别出当前下消化道内镜图像的类型为一级类别中的盲肠，且存在连续N张非相似图像均为盲肠的概率超过预设阈值，则开始退镜操作；N为大于或等于3的正整数；在退镜操作过程中，基于下消化道部位识别模型A和下消化道部位识别模型B对消化道内镜图像进行实时检测，排除属于辅助类别的图像，输出图像所属的一级类别和二级类别。
-
公开(公告)号：CN110993099B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201911312322.9
申请日：2019-12-18
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明提供了基于深度学习的溃疡性结肠炎严重程度评估方法及系统。其中，该方法包括对白光结肠镜图像进行标注Mayo内镜下评分和溃疡性结肠炎内镜下活动指数评分，形成样本集；构建溃疡性结肠炎严重程度评估模型，利用样本集内已标注的白光结肠镜图像样本进行训练；溃疡性结肠炎严重程度评估模型为具有特征金字塔池化的SPPNet网络，输出包含4个softmax函数；实时接收白光结肠镜图像，利用溃疡性结肠炎严重程度评估模型输出Mayo内镜下评分、血管分型、自发出血和糜烂溃疡特征的评分预测结果，再将血管分型、自发出血和糜烂溃疡特征的评分预测结果累加，得到溃疡性结肠炎内镜下活动指数评分。其能够自动对炎症评分，同时满足两种临床最常用UC严重程度评分需要，结果准确性高且可重复性好。
-
公开(公告)号：CN111091559A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911302703.9
申请日：2019-12-17
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的小肠镜下淋巴瘤辅助诊断系统，包括：图像采集模块，通过采集卡接入内镜主机，获取内镜主机采集到的每一帧图像信息；训练集制作模块，选取单帧带有淋巴瘤病变的图像作为训练样本，对训练样本中的病灶区域进行标注，同时生成标注位置对应的标注文本信息；辅助诊断模块，构建辅助诊断模型，采用训练集对辅助诊断模型进行优化训练；将需要检测的图像输入到训练好的辅助诊断模型中，输出是否有淋巴瘤病变的图像分类结果。本发明基于神经网络算法对小肠镜下的淋巴瘤病变区域进行自动识别，医生只需要对识别存在病变的图像进行再次审核，极大地减轻了医生审阅图片的工作量。
-
公开(公告)号：CN111000633A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911327571.5
申请日：2019-12-20
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明提供内镜诊疗操作过程的监控方法及系统。其中该方法包括根据历史连续帧内镜图像，检测各帧内镜图像中内镜视野所在矩形区域，截取矩形区域图像并转换成灰度图像，构成样本集；标注样本图像所属标签；利用已标注标签的样本集训练全连接神经网络，对于连续k帧灰度图像，若超过预设比例阈值的灰度图像属于体内时，判定内镜已经进入体内，否则判定内镜在体外；从内镜诊疗操作开始时刻，实时接收连续k帧内镜图像，输入至训练完成的全连接神经网络，输出内镜的位置；若内镜未进入体内仍在体外，则向后移动y帧内镜图像，y
-
公开(公告)号：CN111000633B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201911327571.5
申请日：2019-12-20
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明提供内镜诊疗操作过程的监控方法及系统。其中该方法包括根据历史连续帧内镜图像，检测各帧内镜图像中内镜视野所在矩形区域，截取矩形区域图像并转换成灰度图像，构成样本集；标注样本图像所属标签；利用已标注标签的样本集训练全连接神经网络，对于连续k帧灰度图像，若超过预设比例阈值的灰度图像属于体内时，判定内镜已经进入体内，否则判定内镜在体外；从内镜诊疗操作开始时刻，实时接收连续k帧内镜图像，输入至训练完成的全连接神经网络，输出内镜的位置；若内镜未进入体内仍在体外，则向后移动y帧内镜图像，y
-
公开(公告)号：CN111179252A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911396391.2
申请日：2019-12-30
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统，包括：数据采集装置，被配置为采集待识别的消化道图像，并传送至云平台；云平台，被配置为建立推断模型，构建训练集对所述推断模型进行优化训练；利用所述推断模型对接收到的图像进行消化道位置和病灶类型推断，并对所述图像和消化道病灶识别结果分别进行保存；在线纠错模块，被配置为医生客户端在线查看推断结果，并对推断错误的结果进行标注和纠错；在线优化模块，被配置为将纠错后的图像加入训练集，重新对推断模型进行训练。本发明能够提高消化内道病灶识别的准确性，提高消化系统疾病的检出率。
-
公开(公告)号：CN111091562A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911338548.6
申请日：2019-12-23
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明公开了一种消化道病灶大小测量方法及系统，所述方法包括：获取包含病变和参照物的消化道内窥镜图像；识别其中所包含的参照物；计算所述参照物与消化道粘膜相交的宽度；结合真实实验得到的参照物与消化道粘膜交界处的尺寸大小，得到图像像素与实际尺寸之间的对应关系；提取消化道内窥镜图像中所包含的病灶区域；根据图像像素与实际尺寸之间的对应关系，得到所述病灶的实际大小。本发明能够在内窥镜操作过程中，在不借助额外设备且不延长操作时间的前提下，实现病灶大小的精确测量。
-
公开(公告)号：CN110993099A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911312322.9
申请日：2019-12-18
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
摘要： 本发明提供了基于深度学习的溃疡性结肠炎严重程度评估方法及系统。其中，该方法包括对白光结肠镜图像进行标注Mayo内镜下评分和溃疡性结肠炎内镜下活动指数评分，形成样本集；构建溃疡性结肠炎严重程度评估模型，利用样本集内已标注的白光结肠镜图像样本进行训练；溃疡性结肠炎严重程度评估模型为具有特征金字塔池化的SPPNet网络，输出包含4个softmax函数；实时接收白光结肠镜图像，利用溃疡性结肠炎严重程度评估模型输出Mayo内镜下评分、血管分型、自发出血和糜烂溃疡特征的评分预测结果，再将血管分型、自发出血和糜烂溃疡特征的评分预测结果累加，得到溃疡性结肠炎内镜下活动指数评分。其能够自动对炎症评分，同时满足两种临床最常用UC严重程度评分需要，结果准确性高且可重复性好。
-
公开(公告)号：CN110991561A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911327593.1
申请日：2019-12-20
申请人： 山东大学齐鲁医院 , 青岛美迪康数字工程有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本公开提供了下消化道内窥镜图像识别方法及系统。其中该方法包括获取下消化道部位图像并标注出待识别类别和识别干扰图像的辅助类别，划分成训练集和测试集；利用训练集和测试集训练和测试下消化道部位识别模型A和下消化道部位识别模型B；在进镜操作过程中，若下消化道部位识别模型A识别出当前下消化道内镜图像的类型为一级类别中的盲肠，且存在连续N张非相似图像均为盲肠的概率超过预设阈值，则开始退镜操作；N为大于或等于3的正整数；在退镜操作过程中，基于下消化道部位识别模型A和下消化道部位识别模型B对消化道内镜图像进行实时检测，排除属于辅助类别的图像，输出图像所属的一级类别和二级类别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
21 条记录 (耗时 0.072 秒)
