CN112908472B - 一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统 - Google Patents
一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统,获得第一用户的第一图像,根据第一图像处理指令对第一图像处理,获得第二图像;通过第二图像获得第一位置坐标,获得第一标准坐标;获得第一坐标偏差值;根据第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;获得第一用户的第三图像,获得第二感染风险评估结果;将第一感染风险评估结果和第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;将第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。解决了现有技术中存在缺少对于居家用户的慢性溃疡疾病风险的初步评估方法,或评估不准确导致不能及时发现慢性溃疡,影响用户生命财产安全的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及感染风险评估相关领域,尤其涉及一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统。
背景技术
慢性溃疡是多种原因造成,如感染、细菌感染、心理因素、饮食不当等造成的胃、十二指肠、结肠等消化系统出现黏膜受损。慢性溃疡症状是十分危险的,一旦因为不正当饮食,导致患者胃酸现象严重,可能导致胆汁出现逆流的现象,心口部位的疼痛现象严重。慢性溃疡要早发现、早治疗,加强对于慢性溃疡的重视程度。现阶段的老年人对于慢性溃疡的警觉度不高,存在不重视、乱归因等问题。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:
现有技术中存在缺少对于居家用户的慢性溃疡疾病风险的初步评估方法,或评估不准确导致不能及时发现慢性溃疡,影响用户生命安全的技术问题。
发明内容
本申请实施例通过提供一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统,解决了现有技术中存在缺少对于居家用户的慢性溃疡疾病风险的初步评估方法,或评估不准确导致不能及时发现慢性溃疡,影响用户生命财产安全的技术问题,达到通过居家设备对用户感染风险进行评估,提高感染风险评估准确性,达到保证用户的生命安全的技术效果。
鉴于上述问题,提出了本申请实施例提供一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统。
第一方面,本申请还提供了一种慢性溃疡感染风险评估方法,所述方法应用于一感染风险评估系统,所述系统与第一摄像装置、第二摄像装置、第一显示装置通信连接,所述方法包括:通过所述第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;获得第一标准坐标;根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;通过所述第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
另一方面,本申请还提供了一种慢性溃疡感染风险评估系统,所述系统包括:第一获得单元,所述第一获得单元用于通过第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;第二获得单元,所述第二获得单元用于获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;第三获得单元,所述第三获得单元用于通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;第四获得单元,所述第四获得单元用于获得第一标准坐标;第五获得单元,所述第五获得单元用于根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;第六获得单元,所述第六获得单元用于根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;第七获得单元,所述第七获得单元用于通过第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;第八获得单元,所述第八获得单元用于获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;第一输入单元,所述第一输入单元用于将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;第一展示单元,所述第一展示单元用于将所述第三感染风险评估结果通过第一显示装置展示给所述第一用户。
第三方面,本发明提供了一种慢性溃疡感染风险评估系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于采用了通过第一摄像装置获得所述第一用户的第一图像,根据处理后的第一图像获得第一用户的第一疼痛坐标,基于所述疼痛坐标和标准坐标获得第一用户的第一感染风险评估结果,通过第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,通过第三图像获得所述第一用户的第二感染风险评估结果,将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,基于第一评估模型对所述风险评估,获得第三感染风险评估结果,将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户,达到结合用户的实时症状,对所述第一用户感染风险进行准确的评估,进而达到提高感染风险评估准确性,避免用户花费不必要的钱进行无关的项目检查,浪费钱财和时间,达到保证用户的生命安全的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种慢性溃疡感染风险评估方法的流程示意图;
图2为本申请实施例一种慢性溃疡感染风险评估方法的结构示意图;
图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明:第一获得单元11,第二获得单元12,第三获得单元13,第四获得单元14,第五获得单元15,第六获得单元16,第七获得单元17,第八获得单元18,第一输入单元19,第一展示单元20,总线300,接收器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口305。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统,解决了现有技术中存在缺少对于居家用户的慢性溃疡疾病风险的初步评估方法,或评估不准确导致不能及时发现慢性溃疡,影响用户生命财产安全的技术问题,达到通过居家设备对用户感染风险进行评估,提高感染风险评估准确性,达到保证用户的生命安全的技术效果。下面,将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
慢性溃疡是多种原因造成,如感染、细菌感染、心理因素、饮食不当等造成的胃、十二指肠、结肠等消化系统出现黏膜受损。慢性溃疡症状是十分危险的,一旦因为不正当饮食,导致患者胃酸现象严重,可能导致胆汁出现逆流的现象,心口部位的疼痛现象严重。慢性溃疡要早发现、早治疗,加强对于慢性溃疡的重视程度。现阶段的老年人对于慢性溃疡的警觉度不高,存在不重视、乱归因等问题。现有技术中存在缺少对于居家用户的慢性溃疡疾病风险的初步评估方法,或评估不准确导致不能及时发现慢性溃疡,影响用户生命安全的技术问题。
针对上述技术问题,本申请提供的技术方案总体思路如下:
本申请实施例提供了一种慢性溃疡感染风险评估方法,所述方法应用于一感染风险评估系统,所述系统与第一摄像装置、第二摄像装置、第一显示装置通信连接,所述方法包括:通过所述第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;获得第一标准坐标;根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;通过所述第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
在介绍了本申请基本原理后,下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种慢性溃疡感染风险评估方法,其中,所述方法应用于一感染风险评估系统,所述系统与第一摄像装置、第二摄像装置、第一显示装置通信连接,所述方法包括:
步骤S100:通过所述第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;
具体而言,所述感染风险评估系统为根据用户提供的相关信息对用户进行风险评估的系统,所述系统具有分析、处理数据的能力,所述系统与第一摄像装置、第二摄像装置和第一显示装置通信连接,所述第一摄像装置和所述第二摄像装置为可进行图像捕获的装置,所述第一显示装置为可进行图像展示的设备,通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述第一用户的第一疼痛位置。进一步而言,在获取第一图像的过程中,对所述第一用户进行语音指导,提示所述第一用户通过手指指出疼痛位置,同时,获取所述第一图像。
步骤S200:获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;
具体而言,所述第二图像为所述第一图像的处理图像,所述处理过程包括对于所述第二图像的清晰度、亮度等图像信息进行调整,并根据所述第一用户手指位置,标记疼痛位置,而后将无关信息剔除,包括将手指信息、无关确定位置因素的信息进行处理,获得第二图像。
步骤S300:通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;
步骤S400:获得第一标准坐标;
具体而言,所述第一位置坐标和所述第一标准坐标是基于同一位置作为原点构建的坐标系获得的坐标,举例而言,所述第一标准坐标是基于标准模型图像,以第一基准点构建坐标系后获得的慢性胃溃疡的疼痛位置坐标,所述第一位置坐标是基于所述第一图像,在所述第一图像中以第二基准点构建坐标系后获得的坐标,其中,所述第一基准点和第二基准点为同一位置点,且在构建所述第一用户坐标系过程中,将所述第一图像缩放至与所述标准模型图像同样大小后构建的。
步骤S500:根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;
步骤S600:根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;
具体而言,在两个坐标系基于同一基准点构建的前提下,将标准模型图像与所述第一图像中反应人体部位关系部分缩放至相同大小后,对比所述第一位置坐标和所述第一标准坐标,获得第一坐标偏差值,其中,所述第一坐标偏差值反映了所述第一用户的疼痛位置与所述慢性溃疡相关疾病的疼痛位置的偏差情况,所述偏差还包括第一用户手指的位置偏差和标准模型的第一用户的构建坐标系的偏差,根据所述第一偏差坐标,对所述第一用户的疼痛位置的吻合度进行预估,获得第一感染风险评估结果。
步骤S700:通过所述第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;
步骤S800:获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;
具体而言,所述第二摄像装置为可进行图像捕获的装置,通过所述第二摄像装置,获得所述第一用户的相关排泄物信息,进一步来说,所述排泄物信息还包括所述第一用户的排泄时间、次数等信息,根据所述第一用户的排泄物的排泄时间、排泄次数和排泄图像对于所述第一用户是否感染慢性溃疡进行评估,获得第二感染风险评估结果。
步骤S900:将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;
具体而言,所述第一评估模型是基于训练数据集训练获得的可进行感染风险分析的模型,所述训练数据集是基于患者数据库收集统计数据构建的训练数据集,所述训练数据集中的每一组数据都包括第一感染风险评估结果、第二感染风险评估结果和第一分析结果,通过第一分析结果对所述第一评估模型的输入的数据进行监督学习,获得可具有更多的“经验”来进行数据处理的模型来处理输入数据,进而获得更加准确的第三感染风险评估结果。
步骤S1000:将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
具体而言,根据所述第一显示设备,将所述感染风险的评估分析结果展示给所述第一用户,并给予所述第一用户相关的检查建议,将所述检查建议、所述第一用户的相关图像发送至所述第一用户的通信设备,可以作为后续医生用户交流的基础数据,达到辅助医生诊疗的目的,可以结合用户的实时症状,对所述第一用户感染风险进行准确的评估,进而达到提高感染风险评估准确性,避免用户花费不必要的钱进行无关的项目检查,浪费钱财和时间,达到保证用户的生命安全的技术效果。
进一步而言,本申请实施例还包括:
步骤S1110:通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第四图像,其中,所述第四图像包括所述第一用户的第二疼痛位置;
步骤S1120:获得第二图像处理指令,根据所述第二图像处理指令对所述第四图像进行图像处理,获得第五图像;
步骤S1130:根据所述第五图像获得第二位置坐标,其中,所述第二位置坐标为所述第一用户的第二疼痛位置坐标;
步骤S1140:根据所述第二位置坐标和所述第一标准坐标获得第二坐标偏差值;
步骤S1150:根据所述第一坐标偏差值和所述第二坐标偏差值获得第四感染风险评估结果;
步骤S1160:根据所述第四感染风险评估结果和所述第三感染风险评估结果获得第五感染风险评估结果;
步骤S1170:将所述第五感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
具体而言,所述第四图像为所述第一用户的第二时间的疼痛位置的图像,所述第二时间在所述第一图像的采集时间之后,根据所述第二时间下所述第一用户的疼痛位置图像,第一用户的疼痛位置可能随时间的变化有一定的偏移,所述第一用户还可能出现疼痛位置指出不准确,或还包括第二疼痛位置的问题。通过第四图像,获得所述第一用户的第二疼痛位置坐标,根据所述第二位置坐标和所述第一标准坐标获得第二坐标偏差值,通过第一坐标偏差值和第二坐标偏差值获得第四感染风险评估结果,通过所述感染风险评估系统对所述第四感染风险评估结果和第三感染风险评估结果进行评估,获得第五感染风险评估结果,将所述第五感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。通过所述第一用户的疼痛位置的进行一步的分析,使得所述对于第一用户的感染风险的分析结果判断更加准确。
进一步而言,本申请实施例还包括:
步骤S1071:获得第一分类指令;
步骤S1072:根据所述第一分类指令对肠胃疼痛方式进行分类,获得第一分类结果;
步骤S1073:根据所述第一分类结果匹配第一动画集,其中,所述第一动画集中的动画与所述第一分类结果具有一一对应关系,且对应的动画与第一分类结果中的各个结果具有第一匹配度;
步骤S1074:将所述第一动画集通过所述第一显示装置展示给所述第一用户,且展示结果还包括第一空白选项;
步骤S1075:获得所述第一用户的第一选择结果,根据所述第一选择结果获得第六感染风险评估结果。
具体而言,所述第一分类指令是对所述第一用户的慢性溃疡相关的疾病的疼痛方式进行分类的指令,举例而言,所述疼痛分类可包括:绞痛、刺痛、剧痛、钝痛、阵痛等,根据疼痛的不同种类,获得第一动画集,其中,所述第一动画集中的动画与所述第一分类结果具有一一对应关系,即所述绞痛、刺痛、剧痛、钝痛、阵痛都有与之对应的动画,所述动画用于辅助用户判断自己的痛所属的种类,且动画与分类结果之间都至少具有第一匹配度,所述第一匹配度为评估动画与疼痛匹配值中的最低要求,可以人工进行设定,将所述动画展示给所述第一用户,通过动画,辅助所述第一用户对自己的疼痛方式进行判断,且所述动画还包括一空白动画,所述空白动画表明不确定或非上述疼痛方式,根据所述第一用户的选择结果,对所述第一用户的感染风险进行评估,获得第六感染风险评估结果。通过对于第一用户的疼痛方式的辅助判断,使得所述第一用户对于自己的疼痛方式判断更加准确,进而通过疼痛方式辅助进行感染风险评估,进而使得评估的结果更加准确。
进一步的,本申请实施例还包括:
步骤S10751:获得所述第一动画集中的第一动画;
步骤S10752:通过所述感染风险评估系统获得所述第一动画的第一形象度评估结果;
步骤S10753:获得第一形象度评估阈值;
步骤S10754:判断所述第一形象度评估结果是否满足所述第一形象度评估阈值;
步骤S10755:当所述第一形象度评估结果不满足所述第一形象度评估阈值时,获得第一调整指令;
步骤S10756:根据所述第一调整指令对所述第一动画进行调整。
具体而言,获得所述第一动画集中的第一动画,其中,所述第一动画为动画集中的任一动画,根据所述感染风险评估系统,获得所述第一动画的第一形象度评估结果,所述第一形象度评估结果为反映了评价者对于疼痛的动画与对应的疼痛分类的形象程度,举例而言,当所述疼痛用户为儿童时,儿童的监护人通过所述第一动画对于儿童进行疼痛种类的识别,根据动画与对应的疼痛分类的形象程度进行形象度评估,当所述第一形象度评估结果不满足所述第一形象度评估阈值时,获得第一调整指令,根据所述第一调整指令,对所述第一动画进行调整,使得所述第一动画更加形象,更具有展现力。
进一步而言,本申请实施例还包括:
步骤S1210:通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第六图像,其中,所述第六图像包括所述第一用户的疼痛动作信息;
步骤S1220:对所述第六图像进行动作匹配评估,获得第七感染风险评估结果;
步骤S1230:将所述第七感染风险评估结果通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
具体而言,所述第六图像为所述第一用户在疼痛时捕捉的图像,用户的下意识的疼痛动作可以从某些方面反映出所述第一用户的真实疼痛情况,通过捕获所述第一用户的动作信息,基于大数据对相关慢性溃疡患者的疼痛动作收集与分析后,对所述第一用户的疼痛动作与大数据疼痛动作匹配评估,根据所述匹配和评估的情况获得第七感染风险评估结果,将所述第七感染风险评估结果通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
进一步而言,所述将所述第七感染风险评估结果通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户,本申请实施例步骤S1230还包括:
步骤S1231:将所述第一感染风险评估结果、第二感染风险评估结果、第七感染风险结果及其对应的评估项目通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户;
步骤S1232:通过所述第三感染风险评估结果和所述第七感染风险评估结果获得第一综合评定结果;
步骤S1233:根据所述第一综合评定结果获得第一指导建议;
步骤S1234:将所述第一综合评定结果和所述第一指导建议通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
具体而言,当通过所述显示装置呈现所述评估风险时,还将所述第一用户的风险的评估来源展示给所述第一用户,即展示第七评估风险时,还在所述第七批评估风险的旁边标注出所述第七评估风险是通过分析第一用户的疼痛动作得出的。并分开展示所述风险评估结果后,对所述第一用户的总的感染风险进行汇总分析,得出一最终风险值评估结果,且基于所述最终风险值评估结果给予所述第一用户指导建议,将所述最终的风险值评估结果和指导建议通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
进一步而言,本申请实施例还包括:
步骤S1310:获得所述第一用户的第一饮食-时间清单;
步骤S1320:判断所述第一饮食-时间清单是否存在第一异常食物;
步骤S1330:当所述第一饮食-时间清单中存在第一异常食物时,判断所述第一用户食用所述第一异常食物后是否存在第一异常反应;
步骤S1340:根据判断结果获得第八感染风险评估结果。
具体而言,所述第一饮食-时间清单为所述第一用户的近期饮食清单,根据所述第一用户的饮食清单获得所述第一用户的近期饮食情况,根据所述近期饮食,对所述第一用户的近期饮食异常进行分析,判断所述第一用户是否存在相关饮食异常,即判断所述第一用户近期饮食是否存在异常食物,所述异常可以定义为酸辣度异常或者食物种类异常,当检测所述第一异常食物时,对所述第一用户食用异常食物后的行为进行监测,确定所述第一用户是否存在异常反应,异常反应包括行为异常,如恶心、呕吐症状。根据判断结果获得第八感染风险评估结果,对所述第一用户的感染风险进行进一步评估。
综上所述,本申请实施例所提供的一种慢性溃疡感染风险评估方法及系统具有如下技术效果:
1、由于采用了通过第一摄像装置获得所述第一用户的第一图像,根据处理后的第一图像获得第一用户的第一疼痛坐标,基于所述疼痛坐标和标准坐标获得第一用户的第一感染风险评估结果,通过第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,通过第三图像获得所述第一用户的第二感染风险评估结果,将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,基于第一评估模型对所述风险评估,获得第三感染风险评估结果,将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户,达到结合用户的实时症状,对所述第一用户感染风险进行准确的评估,进而达到提高感染风险评估准确性,避免用户花费不必要的钱进行无关的项目检查,浪费钱财和时间,达到保证用户的生命安全的技术效果。
2、由于采用了通过对于第一用户的疼痛方式的辅助判断的方式,使得所述第一用户对于自己的疼痛方式判断更加准确,进而通过疼痛方式辅助进行感染风险评估,进而使得评估的结果更加准确。
实施例二
基于与前述实施例中一种慢性溃疡感染风险评估方法同样发明构思,本发明还提供了一种慢性溃疡感染风险评估系统,如图2所示,所述系统包括:
第一获得单元11,所述第一获得单元11用于通过第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;
第二获得单元12,所述第二获得单元12用于获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;
第三获得单元13,所述第三获得单元13用于通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;
第四获得单元14,所述第四获得单元14用于获得第一标准坐标;
第五获得单元15,所述第五获得单元15用于根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;
第六获得单元16,所述第六获得单元16用于根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;
第七获得单元17,所述第七获得单元17用于通过第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;
第八获得单元18,所述第八获得单元18用于获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;
第一输入单元19,所述第一输入单元19用于将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;
第一展示单元20,所述第一展示单元20用于将所述第三感染风险评估结果通过第一显示装置展示给所述第一用户。
进一步的,所述系统还包括:
第九获得单元,所述第九获得单元用于通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第四图像,其中,所述第四图像包括所述第一用户的第二疼痛位置;
第十获得单元,所述第十获得单元用于获得第二图像处理指令,根据所述第二图像处理指令对所述第四图像进行图像处理,获得第五图像;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于根据所述第五图像获得第二位置坐标,其中,所述第二位置坐标为所述第一用户的第二疼痛位置坐标;
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于根据所述第二位置坐标和所述第一标准坐标获得第二坐标偏差值;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于根据所述第一坐标偏差值和所述第二坐标偏差值获得第四感染风险评估结果;
第十四获得单元,所述第十四获得单元用于根据所述第四感染风险评估结果和所述第三感染风险评估结果获得第五感染风险评估结果;
第二展示单元,所述第二展示单元用于将所述第五感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
进一步的,所述系统还包括:
第十五获得单元,所述第十五获得单元用于获得第一分类指令;
第十六获得单元,所述第十六获得单元用于根据所述第一分类指令对肠胃疼痛方式进行分类,获得第一分类结果;
第十七获得单元,所述第十七获得单元用于根据所述第一分类结果匹配第一动画集,其中,所述第一动画集中的动画与所述第一分类结果具有一一对应关系,且对应的动画与第一分类结果中的各个结果具有第一匹配度;
第三展示单元,所述第三展示单元用于将所述第一动画集通过所述第一显示装置展示给所述第一用户,且展示结果还包括第一空白选项;
第十八获得单元,所述第十八获得单元用于获得所述第一用户的第一选择结果,根据所述第一选择结果获得第六感染风险评估结果。
进一步的,所述系统还包括:
第十九获得单元,所述第十九获得单元用于获得所述第一动画集中的第一动画;
第二十获得单元,所述第二十获得单元用于通过所述感染风险评估系统获得所述第一动画的第一形象度评估结果;
第二十一获得单元,所述第二十一获得单元用于获得第一形象度评估阈值;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断所述第一形象度评估结果是否满足所述第一形象度评估阈值;
第二十二获得单元,所述第二十二获得单元用于当所述第一形象度评估结果不满足所述第一形象度评估阈值时,获得第一调整指令;
第一调整单元,所述第一调整单元用于根据所述第一调整指令对所述第一动画进行调整。
进一步的,所述系统还包括:
第二十三获得单元,所述第二十三获得单元用于通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第六图像,其中,所述第六图像包括所述第一用户的疼痛动作信息;
第二十四获得单元,所述第二十四获得单元用于对所述第六图像进行动作匹配评估,获得第七感染风险评估结果;
第四展示单元,所述第四展示单元用于将所述第七感染风险评估结果通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
进一步的,所述系统还包括:
第二十五获得单元,所述第二十五获得单元用于将所述第一感染风险评估结果、第二感染风险评估结果、第七感染风险结果及其对应的评估项目通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户;
第二十六获得单元,所述第二十六获得单元用于通过所述第三感染风险评估结果和所述第七感染风险评估结果获得第一综合评定结果;
第二十七获得单元,所述第二十七获得单元用于根据所述第一综合评定结果获得第一指导建议;
第五展示单元,所述第五展示单元用于将所述第一综合评定结果和所述第一指导建议通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
进一步的,所述系统还包括:
第二十八获得单元,所述第二十八获得单元用于获得所述第一用户的第一饮食-时间清单;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断所述第一饮食-时间清单是否存在第一异常食物;
第三判断单元,所述第三判断单元用于当所述第一饮食-时间清单中存在第一异常食物时,判断所述第一用户食用所述第一异常食物后是否存在第一异常反应;
第二十九获得单元,所述第二十九获得单元用于根据判断结果获得第八感染风险评估结果。
前述图1实施例一中的一种慢性溃疡感染风险评估方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种慢性溃疡感染风险评估系统,通过前述对一种慢性溃疡感染风险评估方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种慢性溃疡感染风险评估系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
示例性电子设备
下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实施例中一种慢性溃疡感染风险评估方法的发明构思,本发明还提供一种慢性溃疡感染风险评估系统,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前文所述一种慢性溃疡感染风险评估方法的任一方法的步骤。
其中,在图3中,总线架构(用总线300来代表),总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理,而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本发明实施例提供的一种慢性溃疡感染风险评估方法,所述方法应用于一感染风险评估系统,所述系统与第一摄像装置、第二摄像装置、第一显示装置通信连接,所述方法包括:通过所述第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;获得第一标准坐标;根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;通过所述第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。解决了现有技术中存在缺少对于居家用户的慢性溃疡疾病风险的初步评估方法,或评估不准确导致不能及时发现慢性溃疡,影响用户生命财产安全的技术问题,达到通过居家设备对用户感染风险进行评估,提高感染风险评估准确性,达到保证用户的生命安全的技术效果。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品,该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种慢性溃疡感染风险评估方法,其中,所述方法应用于一感染风险评估系统,所述系统与第一摄像装置、第二摄像装置、第一显示装置通信连接,所述方法包括:
通过所述第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;
获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;
通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;
获得第一标准坐标;
根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;
根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;
通过所述第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;
获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;
将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;
将所述第三感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第四图像,其中,所述第四图像包括所述第一用户的第二疼痛位置;
获得第二图像处理指令,根据所述第二图像处理指令对所述第四图像进行图像处理,获得第五图像;
根据所述第五图像获得第二位置坐标,其中,所述第二位置坐标为所述第一用户的第二疼痛位置坐标;
根据所述第二位置坐标和所述第一标准坐标获得第二坐标偏差值;
根据所述第一坐标偏差值和所述第二坐标偏差值获得第四感染风险评估结果;
根据所述第四感染风险评估结果和所述第三感染风险评估结果获得第五感染风险评估结果;
将所述第五感染风险评估结果通过所述第一显示装置展示给所述第一用户。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述方法还包括:
获得第一分类指令;
根据所述第一分类指令对肠胃疼痛方式进行分类,获得第一分类结果;
根据所述第一分类结果匹配第一动画集,其中,所述第一动画集中的动画与所述第一分类结果具有一一对应关系,且对应的动画与第一分类结果中的各个结果具有第一匹配度;
将所述第一动画集通过所述第一显示装置展示给所述第一用户,且展示结果还包括第一空白选项;
获得所述第一用户的第一选择结果,根据所述第一选择结果获得第六感染风险评估结果。
4.如权利要求3所述的方法,其中,所述方法还包括:
获得所述第一动画集中的第一动画;
通过所述感染风险评估系统获得所述第一动画的第一形象度评估结果;
获得第一形象度评估阈值;
判断所述第一形象度评估结果是否满足所述第一形象度评估阈值;
当所述第一形象度评估结果不满足所述第一形象度评估阈值时,获得第一调整指令;
根据所述第一调整指令对所述第一动画进行调整。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
通过所述第一摄像装置获得所述第一用户的第六图像,其中,所述第六图像包括所述第一用户的疼痛动作信息;
对所述第六图像进行动作匹配评估,获得第七感染风险评估结果;
将所述第七感染风险评估结果通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
6.如权利要求5所述的方法,其中,所述将所述第七感染风险评估结果通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户,还包括:
将所述第一感染风险评估结果、第二感染风险评估结果、第七感染风险结果及其对应的评估项目通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户;
通过所述第三感染风险评估结果和所述第七感染风险评估结果获得第一综合评定结果;
根据所述第一综合评定结果获得第一指导建议;
将所述第一综合评定结果和所述第一指导建议通过所述第一显示装置呈现给所述第一用户。
7.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获得所述第一用户的第一饮食-时间清单;
判断所述第一饮食-时间清单是否存在第一异常食物;
当所述第一饮食-时间清单中存在第一异常食物时,判断所述第一用户食用所述第一异常食物后是否存在第一异常反应;
根据判断结果获得第八感染风险评估结果。
8.一种慢性溃疡感染风险评估系统,其中,所述系统包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于通过第一摄像装置获得第一用户的第一图像,其中,所述第一图像包括所述的第一用户的第一疼痛位置;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得第一图像处理指令,根据所述第一图像处理指令对所述第一图像处理,获得第二图像;
第三获得单元,所述第三获得单元用于通过所述第二图像获得第一位置坐标,其中,所述第一位置坐标为所述第一用户疼痛位置坐标;
第四获得单元,所述第四获得单元用于获得第一标准坐标;
第五获得单元,所述第五获得单元用于根据所述第一位置坐标和所述第一标准坐标获得第一坐标偏差值;
第六获得单元,所述第六获得单元用于根据所述第一坐标偏差值获得第一感染风险评估结果;
第七获得单元,所述第七获得单元用于通过第二摄像装置获得所述第一用户的第三图像,其中,所述第三图像包括所述第一用户的排泄物图像;
第八获得单元,所述第八获得单元用于获得第一分析指令,根据所述第一分析指令对所述第三图像进行分析,获得第二感染风险评估结果;
第一输入单元,所述第一输入单元用于将所述第一感染风险评估结果和所述第二感染风险评估结果输入第一评估模型,获得第三感染风险评估结果;
第一展示单元,所述第一展示单元用于将所述第三感染风险评估结果通过第一显示装置展示给所述第一用户。
9.一种慢性溃疡感染风险评估系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6529195B1 (en) * | 2000-09-08 | 2003-03-04 | James B. Eberlein | Pain migration tracking and display method |
US7374536B1 (en) * | 2004-04-16 | 2008-05-20 | Taylor Colin R | Method for analysis of pain images |
CN106156517A (zh) * | 2016-07-22 | 2016-11-23 | 广东工业大学 | 一种人体基本疾病社区自助自动检测系统 |
CN106510759A (zh) * | 2016-11-26 | 2017-03-22 | 汕头市超声仪器研究所有限公司 | 一种半自动超声波诊断方法 |
CN107194158A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-22 | 深圳美佳基因科技有限公司 | 一种基于图像识别的疾病辅助诊断方法 |
CN107977958A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-05-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种图像诊断方法和装置 |
CN108737428A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-02 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于图像识别的皮肤病确定方法和装置 |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6529195B1 (en) * | 2000-09-08 | 2003-03-04 | James B. Eberlein | Pain migration tracking and display method |
US7374536B1 (en) * | 2004-04-16 | 2008-05-20 | Taylor Colin R | Method for analysis of pain images |
CN106156517A (zh) * | 2016-07-22 | 2016-11-23 | 广东工业大学 | 一种人体基本疾病社区自助自动检测系统 |
CN106510759A (zh) * | 2016-11-26 | 2017-03-22 | 汕头市超声仪器研究所有限公司 | 一种半自动超声波诊断方法 |
CN107194158A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-22 | 深圳美佳基因科技有限公司 | 一种基于图像识别的疾病辅助诊断方法 |
CN107977958A (zh) * | 2017-11-21 | 2018-05-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种图像诊断方法和装置 |
CN108737428A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-02 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于图像识别的皮肤病确定方法和装置 |
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