-
公开(公告)号：CN118252543B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410675415.2
申请日：2024-05-29
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
IPC分类号： A61B8/12 , A61B8/00 , G06F3/04817 , G06F3/04845 , G06F9/451 , G16H30/20 , G06T7/00
摘要： 本申请公开了一种图像处理程序的切换方法及装置，当获取到点击第一图标的指令时，启动胃肠内镜图像处理程序；当获取到胃肠内镜开始指令时，启动胃肠内镜图像采集模块按第一预设频率采集胃肠内镜图像；基于胃肠内镜图像处理程序处理胃肠内镜图像，得到胃肠内镜图像处理信息；当接收到第一软件切换指令时，关闭胃肠内镜图像处理程序并启动胆胰超声图像处理程序；在胆胰超声图像处理程序启动后，启动胆胰超声图像采集模块按第二预设频率采集胆胰超声图像；当接收到第二软件切换指令时，关闭胆胰超声图像处理程序和胆胰超声图像采集模块并启动胃肠内镜图像处理程序。本申请能够提高电子设备的使用效率。
-
公开(公告)号：CN116823828B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311093144.1
申请日：2023-08-29
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种黄斑变性程度参数确定方法、装置、设备及存储介质，通过自动对预先获取的第一视网膜眼底图像进行分析，确定所述第一视网膜眼底图像中视网膜区域的叶黄素占比特征；然后依次获取所述第一视网膜眼底图像中视网膜区域的中央凹清晰度特征、所述第一视网膜眼底图像中视网膜区域的玻璃化异常程度特征；最后对所述叶黄素占比特征、中央凹清晰度特征以及玻璃化异常程度特征进行综合分析，避免了因单个特征造成的误判，提高了对所述视网膜区域的黄斑变性程度参数进行确定的准确性和智能化。
-
公开(公告)号：CN116703929B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310991658.2
申请日：2023-08-08
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种腺管极性紊乱程度参数的确定方法及装置，该腺管极性紊乱程度参数的确定方法包括：获取腺管病理图像；得到多个细胞分割区域；得到属于增殖细胞的多个增殖细胞分割区域；将腺管病理图像分为多个条状图像块；计算目标条状图像块中的多个区域形心距离；将目标条状图像块中的多个区域形心距离的标准差与多个区域形心距离的平均值之比确定为目标条状图像块的增殖细胞离散参数；得到各个条状图像块的增殖细胞离散程度梯度变化值；将增殖细胞离散程度梯度变化值的平均值确定为增殖细胞离散程度梯度变化表征值；基于增殖细胞离散程度梯度变化表征值确定腺管极性紊乱程度参数。本申请能够提高腺管极性紊乱程度参数的确定准确度。
-
公开(公告)号：CN116578711B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310822531.8
申请日：2023-07-06
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/31 , G16H50/20 , G16H10/60 , G16H50/70 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/903
摘要： 本申请提供一种腹痛特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法先获取目标对象的原始腹痛病历并处理为结构化腹痛病历，然后获取腹痛疾病的参考腹痛特征，根据各类参考腹痛特征的属性将特征分为四类；第一类特征直接从结构化腹痛病历中进行检索和简单判断得到；第二类特征通过关键词匹配和否定关系抽取方式得到；第三类特征通过关键词匹配和值抽取得到；第四类特征通过训练后的特征标记模型对特征名+特征类型名组+特征描述文本的组合数据进行语义理解和特征类型名标记得到；最后综合这四类特征得到目标对象的腹痛特征。本申请中腹痛特征的提取难度得到有效降低，提取准确率得到显著提升。
-
公开(公告)号：CN116152149A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211348328.3
申请日：2022-10-31
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种胃黏膜柔软程度量化方法、装置及其相关设备，该方法包括：基于第二时序模拟图像集，确定第一目标粘膜沿第一预设方向的高度变化速度、以及第一目标粘膜沿垂直于第一预设方向的横向移动速度；基于第三时序模拟图像集，确定第二目标粘膜中目标区域的宽度变化速率、横向移动速度以及目标区域的亮度变化速率；基于高度变化速度、第一目标粘膜沿垂直于第一预设方向的横向移动速度、目标区域的宽度变化速率、横向移动速度以及亮度变化速率，对胃部的粘膜柔软程度进行量化。本申请实施例实现了对胃部的粘膜柔软程度进行高效且准确的量化，内镜下辅助内镜医师判断胃黏膜健康状态，辅助疾病诊断。
-
公开(公告)号：CN116138718A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211348400.2
申请日：2022-10-31
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请实施例提供一种耳镜检查的监测方法及装置、计算机设备及可读存储介质，该耳镜检查的监测方法通过在依次识别到外耳道、光锥和/或锤骨时，分别记录第一时刻和外耳道入口面积、第二时刻和耳内有效面积，同时使用不同类型的分割模型对耳镜检查图像中的异常区域进行分割，确定异常区域出现的第三时刻、异常区域的面积以及异常图像数据，则可以根据第一时刻、第二时刻和进镜速度确定进镜参数，根据第一时刻、第三时刻、进镜速度、外耳道入口面积、异常区域的面积以及耳内有效面积确定耳内异常参数，可以根据异常图像数据、进镜参数以及耳内异常参数进行提示，实现了对耳镜检查过程的进镜操作和耳内异常的监测和提示，避免出现漏检的问题。
-
公开(公告)号：CN116091452A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310028860.5
申请日：2023-01-09
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种喉部图像的特征确定方法、装置及相关设备，该方法通过：基于目标异常区域的面积和窄带内镜图像的尺寸信息，确定目标异常区域的面积占比特征；获取微血管分割图中异常微血管的第一数量占比特征、异常微血管中空心微血管的第二数量占比特征；获取微血管分割图中形状不规则微血管的第三数量占比特征；获取目标异常区域内的异常微血管聚集程度特征、微血管密度特征以及异常微血管颜色量化特征；将面积占比特征、第一数量占比特征、第二数量占比特征、第三数量占比特征、异常微血管聚集程度特征、微血管密度特征以及异常微血管颜色量化特征添加至预设的喉部图像特征集。实现了高效、准确地确定出患者的喉部的异常程度。
-
公开(公告)号：CN115778546B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310074074.9
申请日：2023-02-07
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
IPC分类号： A61B34/20 , A61B90/00 , A61B17/00 , A61B34/00 , G16H20/40 , G16H20/17 , G16H30/40 , G16H40/63 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06T7/66
摘要： 本申请提供一种内镜黏膜下剥离术智能辅助方法、装置及相关设备，该方法通过获取患者的目标部位中存在异常状态的异常区域的异常边界信息和分割黑白图；基于异常边界信息，对分割黑白图中异常区域进行电凝标记处理，得到标记有电凝标记的目标分割黑白图；基于异常区域的几何形心、目标边界点以及预设的电凝提示区域，确定用于针对异常区域的内镜粘膜下剥离术的注射点；基于几何形心和电凝标记，确定电凝标记外接圆，并获取电凝标记外接圆的初始面积；在进行黏膜下注射时，实时获取电凝标记外接圆的实际面积；基于初始面积和实际面积，确定注射提示信息。由此，为医师提供了一个高效且准确对内镜黏膜下剥离术智能辅助，降低了医疗事故发生率。
-
公开(公告)号：CN115937210A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310029746.4
申请日：2023-01-09
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种结肠图像处理方法、装置及其相关设备，该方法通过获取内镜图像中目标对象的第一分割图像、目标对象的边界坐标、目标对象附近的背景黏膜图像以及第一分割图像的表面结构类别特征；基于第一分割图像的第一颜色特征向量集的均值和背景黏膜图像的第二颜色特征向量集的均值，确定目标对象相对背景黏膜颜色的量化系数；获取叠加图像中所有目标血管的第三颜色特征向量集的均值集的目标均值，叠加图像是由第二分割图像与内镜图像叠加而成的；基于量化系数、目标均值以及表面结构类别特征，确定目标对象的异常类型。本申请实施例通过上述方案实现了对结肠上目标对象的异常类型进行准确和详细地识别、划分。
-
公开(公告)号：CN115908452A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211414135.3
申请日：2022-11-11
申请人： 武汉楚精灵医疗科技有限公司
摘要： 本申请提供一种食管内镜视频异常的识别方法及装置，该食管内镜视频异常的识别方法包括：获取目标实体的关联地址和预设实体异常高发区域；判断关联地址是否属于预设实体异常高发区域；若关联地址不属于预设实体异常高发区域，则获取目标实体的多个预设类型特征；若多个预设类型特征满足预设异常条件，则获取多张初始内镜图像；得到多个病灶分割区域；三维重建得到食管三维模型；计算食管三维模型的多个横截面的横截面面积平均值、多个病灶分割区域中面积最大的病灶分割区域的最大病灶面积值；若横截面面积平均值与最大病灶面积值的第一比值大于第一预设值，则确定食管内镜视频异常。本申请能够提高食管内镜视频异常的识别准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
231 条记录 (耗时 0.066 秒)
