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公开(公告)号：CN119092097A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411152350.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态的乳腺癌危险分层模型的构建方法及装置、预测方法，其中的方法首先获取包括细胞学诊断数据和超声影像数据的多模态数据；然后分别进行预处理，并划分为训练集和验证集；接着搭建细胞学诊断数据深度学习模型和超声影像数据深度学习模型，最后基于细胞学诊断数据深度学习模型和超声影像数据深度学习模型，构建基于多模态的乳腺癌危险分层模型，本发明的方法，对于图像模态使用调整后的VGG16网络，对于文本模态使用多个隐藏层组成的卷积神经网络，不仅可以学习文本特征还可以学习图像特征，两种特征向量进行融合后形成一个特征池，最终可以得到预测的分类结果，可以大大提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118982551A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411029440.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明提供一种识别炎症性肠病小肠绒毛萎缩变钝方法及装置，其方法包括：对小肠绒毛病理切片的灰度图进行边缘检测，在边缘检测得到弱边缘为小肠绒毛边缘的可能性大于预设可能性阈值的情况下，将弱边缘增强为强边缘；在强边缘和灰度图的背景区域的距离小于预设距离阈值，且强边缘不封闭的情况下，将强边缘确定为小肠绒毛边缘；基于小肠绒毛边缘计算小肠绒毛的平均长度和平均宽度，根据小肠绒毛的平均长度和平均宽度确定小肠绒毛是否萎缩变钝。本发明通过弱边缘的弯曲程度和差异程度将可能为小肠绒毛边缘的弱边缘增强，从而更加准确的识别出小肠绒毛边缘以检测小肠绒毛边缘是否萎缩变钝。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118269148A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410379363.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本申请涉及一种外骨骼机器人动态边缘卡控的预警装置及预警方法，涉及外骨骼机器人安全技术领域，第一方面，本申请公开一种外骨骼机器人动态边缘卡控的预警装置，预警装置设置于外骨骼机器人的关节位，预警装置包含：多个传感器，用于实时采集所处关节位的多个参数；边缘计算单元，用于事先设置对应各个参数的动态预警区间，还用于实时接收所有传感器的参数，并将多个参数与各自的动态预警区间进行比对；蜂鸣器，用于发出报警。本申请还公开一种外骨骼机器人动态边缘卡控的预警方法。本申请的预警装置及预警方法，对传感器数据进行动态边缘卡控的方式进行精确预警，大大提高了准确性和安全性。
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公开(公告)号：CN117351218A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311646973.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06V10/34 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种炎症性肠病病理形态学特征隐窝拉伸图像识别的方法，包括步骤：将隐窝的历史显微图像设置标签，标签包括是隐窝拉伸图像和不是隐窝拉伸图像，得到数据集；建立卷积神经网络模型；设置损失函数并使用所述数据集训练所述卷积神经网络模型，得到最优模型，响应于新拍摄的显微图像，根据最优模型，生成隐窝拉伸的图像分类结果。本申请能够快速识别隐窝拉伸图像，辅助医生准确判断炎症肠隐窝拉伸现象，提高了判断的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN118982551B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411029440.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明提供一种识别炎症性肠病小肠绒毛萎缩变钝方法及装置，其方法包括：对小肠绒毛病理切片的灰度图进行边缘检测，在边缘检测得到弱边缘为小肠绒毛边缘的可能性大于预设可能性阈值的情况下，将弱边缘增强为强边缘；在强边缘和灰度图的背景区域的距离小于预设距离阈值，且强边缘不封闭的情况下，将强边缘确定为小肠绒毛边缘；基于小肠绒毛边缘计算小肠绒毛的平均长度和平均宽度，根据小肠绒毛的平均长度和平均宽度确定小肠绒毛是否萎缩变钝。本发明通过弱边缘的弯曲程度和差异程度将可能为小肠绒毛边缘的弱边缘增强，从而更加准确的识别出小肠绒毛边缘以检测小肠绒毛边缘是否萎缩变钝。
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公开(公告)号：CN117788578A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311797846.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
Abstract: 本发明涉及图像位置定位领域，提出了基于多维度实现CT图像的位置定位方法及系统，所述方法包括：获取初始CT图像，并进行图像校准和频域滤波，得到CT滤波图像。然后确定图像维度，并识别特征向量，计算空间分布值，根据空间分布值确定定位点，并识别ROI区域，计算像素密度值，基于像素密度值进行病灶检测，得到病灶信息，并将二维数据还原成三维结构，将关键点标定在三维结构上，得到坐标信息，并与初始CT图像进行信息关联，生成位置定位报告。本发明可以提高CT图像位置定位的准确性。
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公开(公告)号：CN117351218B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311646973.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 武汉大学人民医院(湖北省人民医院)
IPC: G06V10/34 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种炎症性肠病病理形态学特征隐窝拉伸图像识别的方法，包括步骤：将隐窝的历史显微图像设置标签，标签包括是隐窝拉伸图像和不是隐窝拉伸图像，得到数据集；建立卷积神经网络模型；设置损失函数并使用所述数据集训练所述卷积神经网络模型，得到最优模型，响应于新拍摄的显微图像，根据最优模型，生成隐窝拉伸的图像分类结果。本申请能够快速识别隐窝拉伸图像，辅助医生准确判断炎症肠隐窝拉伸现象，提高了判断的准确率和效率。
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