公开(公告)号：CN114119511B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202111339539.6

申请日：2021-11-12

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑绍华 ,  林超男 ,  沈志强 ,  潘林 ,  黄立勤

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法，包括以下步骤：步骤S1：获取结直肠序列图像，并初步分类为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；步骤S2:对子序列图像进行预处理；步骤S3:根据预处理后的子序列图像，基于可缩放的EfficientNet网络模型，获得最优的分类；步骤S4：基于BBPS肠道准备评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，进一步评价结肠镜图像是否合格。本发明有效实现肠道准备的自动、准确的评价，可极大减轻医生的负担。

公开(公告)号：CN114332013B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202111636037.X

申请日：2021-12-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 潘林 ,  郑耀湧 ,  黄立勤 ,  郑绍华 ,  傅荣达 ,  张桢 ,  沈志强

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及一种基于肺动脉树分级的CT图像靶肺段识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取CT图像数据，并重建出肺结构，包括肺结节、支气管、肺动脉树和肺叶；步骤S2:对肺动脉树提取初始中心线，并通过端点检测器和轨迹提取器构造完整且连续的拓扑树;步骤S3:根据拓扑树，结合肺叶、支气管先验知识进行约束，确定18个动脉节段子树；步骤S4:确定靶向动脉分支；步骤S5:对肺叶上的每个体素点计算最邻近动脉节段子树，并归属到相应的肺段；同样的，根据距离关系，计算靶向动脉分支在关联肺段中所支配区域，确定靶肺段。本发明充分考虑各肺解剖结构之间的关联性，实现动脉的分级标注，精准确定靶向动脉分支，进而划分肺段和确认靶肺段。

公开(公告)号：CN114332013A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111636037.X

申请日：2021-12-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 潘林 ,  郑耀湧 ,  黄立勤 ,  郑绍华 ,  傅荣达 ,  张桢 ,  沈志强

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明涉及一种基于肺动脉树分级的CT图像靶肺段识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取CT图像数据，并重建出肺结构，包括肺结节、支气管、肺动脉树和肺叶；步骤S2:对肺动脉树提取初始中心线，并通过端点检测器和轨迹提取器构造完整且连续的拓扑树;步骤S3:根据拓扑树，结合肺叶、支气管先验知识进行约束，确定18个动脉节段子树；步骤S4:确定靶向动脉分支；步骤S5:对肺叶上的每个体素点计算最邻近动脉节段子树，并归属到相应的肺段；同样的，根据距离关系，计算靶向动脉分支在关联肺段中所支配区域，确定靶肺段。本发明充分考虑各肺解剖结构之间的关联性，实现动脉的分级标注，精准确定靶向动脉分支，进而划分肺段和确认靶肺段。

公开(公告)号：CN114119511A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111339539.6

申请日：2021-11-12

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑绍华 ,  林超男 ,  沈志强 ,  潘林 ,  黄立勤

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法，包括以下步骤：步骤S1：获取结直肠序列图像，并初步分类为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；步骤S2:对子序列图像进行预处理；步骤S3:根据预处理后的子序列图像，基于可缩放的EfficientNet网络模型，获得最优的分类；步骤S4：基于BBPS肠道准备评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，进一步评价结肠镜图像是否合格。本发明有效实现肠道准备的自动、准确的评价，可极大减轻医生的负担。