CN116784827B - 一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法 - Google Patents
一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116784827B CN116784827B CN202310143985.2A CN202310143985A CN116784827B CN 116784827 B CN116784827 B CN 116784827B CN 202310143985 A CN202310143985 A CN 202310143985A CN 116784827 B CN116784827 B CN 116784827B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- digestive tract
- ulcer
- tract ulcer
- area
- camera
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 208000025865 Ulcer Diseases 0.000 title claims abstract description 215
- 231100000397 ulcer Toxicity 0.000 title claims abstract description 215
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 title claims abstract description 213
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 6
- 208000008469 Peptic Ulcer Diseases 0.000 claims description 51
- 208000011906 peptic ulcer disease Diseases 0.000 claims description 45
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 16
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 4
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 238000001839 endoscopy Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
Landscapes
- Endoscopes (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,涉及溃疡检查技术领域,通过信息交互渠道从各个医院中采集消化道溃疡病人的电子病历信息进行分析,计算得到各个消化道溃疡病灶位置的排查系数;得到消化道溃疡部位排查表;医师根据消化道溃疡部位排查表依次对消化道溃疡患者的各个部位进行检查;当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,根据角度调节前后的消化道溃疡区域面积计算出消化道溃疡区域的正视图面积,避免了由于拍摄角度不佳,使得目标物的几何特征产生形变的情况,有效提高测量精度;根据当前消化道溃疡病灶位置,进而对消化道溃疡联动部位进行检查,进一步提高消化道溃疡检查效率。
Description
技术领域
本发明涉及消化道溃疡检查技术领域,具体是一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法。
背景技术
消化道溃疡是一种常见的消化道疾病,常发病于饮食作息不规律的人群。内镜借助一条纤细、柔软的管子伸入消化道中,在冷光源的照射下借助摄像系统将消化道的内部情况真实地反映在计算机屏幕上,从而使医生能直接观察到被检查部位的病变情况。
现有的内镜在拍摄到消化道图像后,往往需要通过医师根据实际经验进行溃疡位置的确定,以及对溃疡面积的估算;而由于溃疡形状的不规则性,由人工估算溃疡的面积是不准确的;进一步的,受制于消化道的狭窄空间,摄像头的角度偏转困难,导致拍摄的溃疡照片并不是溃疡的正视图,而非正视图并不能精确展示溃疡的实际面积,这将严重影响医师对溃疡真实面积大小的判断,导致临床医生对病变无法做出全面准确的评估;而且目前的内镜也无法测量消化道溃疡的深度;基于以上不足,本发明提出一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法。
为实现上述目的,根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,包括如下步骤:
步骤一:通过信息交互渠道从各个医院中采集消化道溃疡病人的电子病历信息进行分析,计算得到各个消化道溃疡病灶位置的排查系数Ps;将各个消化道溃疡病灶位置按照排查系数Ps大小进行降序排列,得到消化道溃疡部位排查表;
步骤二:在对消化道溃疡患者进行内镜检查时,医师根据消化道溃疡部位排查表依次对各个部位进行检查;其中,内镜借助的管子前端安装有摄像模块和声波测距仪;所述摄像模块用于拍摄各个部位的消化道部图像;
步骤三:当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,对消化道溃疡区域通过对摄像头角度进行微调,根据角度调节前后的消化道溃疡区域面积计算出消化道溃疡区域的正视图面积;
步骤四:通过声波测距仪测量所述消化道溃疡区域的消化道溃疡深度;
步骤五:定位图像中的消化道溃疡病灶位置,对所述消化道溃疡病灶位置进行消化道溃疡联动值分析,得到对应的消化道溃疡联动部位;然后对所述消化道溃疡联动部位进行检查,判断是否出现消化道溃疡区域。
进一步地,其中,排查系数Ps的具体分析过程为:
所述电子病历信息包括诊断时间、消化道溃疡深度、消化道溃疡面积以及消化道溃疡病灶位置;针对某个消化道溃疡病灶位置,统计该消化道溃疡病灶位置的出现次数为Cs;
将每次该消化道溃疡病灶位置出现时的消化道溃疡深度标记为Di,消化道溃疡面积标记为Mi;利用公式WHi=Di×a1+Mi×a2计算得到威胁值WHi,其中,a1、a2均为预设系数因子;将威胁值WHi与预设威胁阈值相比较;
统计WHi大于预设威胁阈值的次数占比为Zb;当WHi大于预设威胁阈值时,获取WHi与预设威胁阈值的差值并求和得到超威总值CZ;利用公式Ws=Zb×a3+CZ×a4计算得到超威吸引值Ws,其中a3、a4为系数因子;利用公式Ps=Cs×a5+Ws×a6计算得到所述消化道溃疡病灶位置的排查系数Ps,其中a5、a6为系数因子。
进一步地,其中,步骤三具体包括:
将拍摄的图像转化成灰度图像,并通过图像预处理将灰度图像转化成标准图像;所属图像预处理包括高斯滤波、图像分割和图像增强;
对预设区域内标准图像中的各像素点进行识别;首先将标准图像中像素点的灰度值标记为H1;再将各像素点的灰度值与设定的标准灰度值参数做差分运算,得到差分结果并标记为C1;
如果差分结果C1大于等于预设差分阈值,则认为该像素点为消化道溃疡像素点,即拍摄的图像中存在消化道溃疡区域。
进一步地,其中,计算消化道溃疡区域的正视图面积包括以下步骤:
S1:在内镜摄像头识别到消化道溃疡区域后,利用图像处理技术对消化道溃疡区域进行提取;将摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL1;
S2:统计图像PL1消化道溃疡区域面积;并标记为SL1;将消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度标记为x1;
S3:将摄像头沿水平轴方向偏转一定角度;将摄像头的水平方向偏转角度标记为a1;可以理解的是,偏转角度a1可通过统计体外摄像头控制旋钮的旋转角度转化获得;将偏转后的摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL2;将此时消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在垂直方向的投影角度标记为y1;
S4:统计图像PL2中消化道溃疡区域的面积;并标记为SL2;在图像PL2中,消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度为x1+a1;
S5:将摄像头对应的消化道溃疡区域在水平方向的投影面积标记为SX;则联立方程组:
求解方程组(1),获得摄像头对应的消化道溃疡区域在水平方向的投影面积SX;
S6:继续将摄像头沿垂直方向偏转一定角度;将摄像头的垂直方向偏转角度标记为b1;同理,偏转角度b1可通过统计体外摄像头控制旋钮的旋转角度转化获得;将偏转后的摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL3;
S7:统计图像PL3中消化道溃疡区域的面积;并标记为SL3;在图像PL2中,消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度为y1+b1;
S8:将摄像头对应的消化道溃疡区域在垂直方向的投影面积标记为SY;则联立方程组:
求解方程组(2),获得摄像头对应的消化道溃疡区域在垂直方向的投影面积SY;
S9:将摄像头拍摄消化道溃疡正面面积标记为S;则S的计算公式为
进一步地,其中,消化道溃疡区域面积即为消化道溃疡像素点总数。
进一步地,对所述消化道溃疡病灶位置进行消化道溃疡联动值分析,具体为:
将当前定位的消化道溃疡病灶位置标记为参考部位;采集所有电子病历信息中的消化道溃疡病灶位置,将满足第一预设条件的消化道溃疡病灶位置标记为验证部位;
获取验证部位相对于参考部位的消化道溃疡联动值GL;若GL大于预设联动阈值,则将对应验证部位标记为参考部位的消化道溃疡联动部位。
进一步地,第一预设条件为:某一消化道溃疡病灶位置与参考部位出现在同一电子病历信息中。
进一步地,其中,消化道溃疡联动值GL的具体计算过程为:
针对同一验证部位,统计该验证部位与参考部位同步出现消化道溃疡区域的次数为同步消化道溃疡频次W1;截取相邻同步消化道溃疡之间的时间段为部位缓冲时间段,将每个部位缓冲时间段内该参考部位的消化道溃疡次数为部位缓冲频次Hi;
将部位缓冲频次Hi与预设频次阈值相比较;统计Hi≤预设频次阈值的次数为W2;当Hi≤预设频次阈值时,获取Hi与预设频次阈值的差值并求和得到差缓总值CH;利用公式CX=W2×g1+CH×g2计算得到差缓系数CX,其中g1、g2为系数因子;利用公式GL=W1×g3+CX×g4计算得到所述验证部位的消化道溃疡联动值GL,其中g3、g4为系数因子。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明中首先通过信息交互渠道从各个医院中采集消化道溃疡病人的电子病历信息进行分析,结合消化道溃疡病灶位置、消化道溃疡深度以及消化道溃疡面积计算得到排查系数Ps,进而得到消化道溃疡部位排查表;在对消化道溃疡患者进行内镜检查时,医师根据消化道溃疡部位排查表依次对各个部位进行检查;避免遗漏重点病变部位,影响测量的精度;
2、本发明中当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,根据角度调节前后的消化道溃疡区域面积计算出消化道溃疡区域的正视图面积,并通过声波测距仪测量所述消化道溃疡区域的消化道溃疡深度;避免了由于拍摄角度不佳,使得目标物的几何特征产生形变的情况,有效提高测量精度并首次提出对溃疡深度的测量方法;定位图像中的消化道溃疡病灶位置后,对所述消化道溃疡病灶位置进行消化道溃疡联动值分析,得到对应的消化道溃疡联动部位,然后对所述消化道溃疡联动部位进行检查,判断是否出现消化道溃疡区域,进一步提高消化道溃疡检查效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,包括如下步骤:
步骤一:通过信息交互渠道从各个医院中采集消化道溃疡病人的电子病历信息进行分析,得到消化道溃疡部位排查表;电子病历信息包括诊断时间、消化道溃疡深度、消化道溃疡面积以及消化道溃疡病灶位置;具体分析步骤为:
针对某个消化道溃疡病灶位置,统计该消化道溃疡病灶位置的出现次数为Cs;
将每次该消化道溃疡病灶位置出现时的消化道溃疡深度标记为Di,消化道溃疡面积标记为Mi;利用公式WHi=Di×a1+Mi×a2计算得到威胁值WHi,其中,a1、a2均为预设系数因子;
将威胁值WHi与预设威胁阈值相比较,统计WHi大于预设威胁阈值的次数占比为Zb;当WHi大于预设威胁阈值时,获取WHi与预设威胁阈值的差值并求和得到超威总值CZ;利用公式Ws=Zb×a3+CZ×a4计算得到超威吸引值Ws,其中a3、a4为系数因子;
将出现次数、超威吸引值进行归一化处理并取其数值,利用公式Ps=Cs×a5+Ws×a6计算得到消化道溃疡病灶位置的排查系数Ps,其中a5、a6为系数因子;将各个消化道溃疡病灶位置按照排查系数Ps大小进行降序排列,得到消化道溃疡部位排查表;
步骤二:在对消化道溃疡患者进行内镜检查时,医师根据消化道溃疡部位排查表依次对各个部位(消化道溃疡病灶位置)进行检查;避免遗漏重点病变部位,影响测量的精度;
其中,内镜借助的管子前端安装有摄像模块和声波测距仪;摄像模块包括左摄像头和右摄像头,用于拍摄各个部位的消化道部图像;
步骤三:当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,对消化道溃疡区域通过对摄像头角度进行微调,根据角度调节前后的消化道溃疡区域面积计算出消化道溃疡区域的正视图面积;其中,消化道溃疡区域面积即为消化道溃疡像素点总数;具体为:
将拍摄的图像转化成灰度图像,并通过图像预处理将灰度图像转化成标准图像;所属图像预处理包括高斯滤波、图像分割和图像增强;
对预设区域内标准图像中的各像素点进行识别,判断是否存在消化道溃疡区域;具体包括:
首先将标准图像中像素点的灰度值标记为H1;再将各像素点的灰度值与设定的标准灰度值参数做差分运算,得到差分结果并标记为C1;
如果差分结果C1大于等于预设差分阈值,则认为该像素点为消化道溃疡像素点,即拍摄的图像中存在消化道溃疡区域;
其中,计算消化道溃疡区域的正视图面积包括以下步骤:
S1:在内镜摄像头识别到消化道溃疡区域后,利用图像处理技术对消化道溃疡区域进行提取;将摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL1;
S2:统计图像PL1消化道溃疡区域面积;并标记为SL1;将消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度标记为x1;
S3:将摄像头沿水平轴方向偏转一定角度;将摄像头的水平方向偏转角度标记为a1;可以理解的是,偏转角度a1可通过统计体外摄像头控制旋钮的旋转角度转化获得;将偏转后的摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL2;将此时消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在垂直方向的投影角度标记为y1;
S4:统计图像PL2中消化道溃疡区域的面积;并标记为SL2;在图像PL2中,消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度为x1+a1;
S5:将摄像头对应的消化道溃疡区域在水平方向的投影面积标记为SX;则联立方程组:
求解方程组(1),获得摄像头对应的消化道溃疡区域在水平方向的投影面积SX;
S6:继续将摄像头沿垂直方向偏转一定角度;将摄像头的垂直方向偏转角度标记为b1;同理,偏转角度b1可通过统计体外摄像头控制旋钮的旋转角度转化获得;将偏转后的摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL3;
S7:统计图像PL3中消化道溃疡区域的面积;并标记为SL3;在图像PL2中,消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度为y1+b1;
S8:将摄像头对应的消化道溃疡区域在垂直方向的投影面积标记为SY;则联立方程组:
求解方程组(2),获得摄像头对应的消化道溃疡区域在垂直方向的投影面积SY;
S9:将摄像头拍摄消化道溃疡正面面积标记为S;则S的计算公式为
步骤四:通过声波测距仪测量消化道溃疡区域的消化道溃疡深度;
在本实施例中,通过对摄像头角度进行微调,再根据几何学知识计算出消化道溃疡区域的正视图的面积,有效的提高了医学检验的准确度,更便于医师对消化道溃疡症状进行更准确的判断;
步骤五:定位图像中的消化道溃疡病灶位置,对消化道溃疡病灶位置进行消化道溃疡联动值分析,得到对应的消化道溃疡联动部位,然后对消化道溃疡联动部位进行检查,判断是否出现消化道溃疡区域,进一步提高消化道溃疡检查效率;具体分析步骤为:
将当前定位的消化道溃疡病灶位置标记为参考部位;
采集所有电子病历信息中的消化道溃疡病灶位置,若某一消化道溃疡病灶位置与参考部位出现在同一电子病历信息中,则认为该消化道溃疡病灶位置与参考部位同步出现消化道溃疡区域,将对应消化道溃疡病灶位置标记为验证部位;
针对同一验证部位,统计该验证部位与参考部位同步出现消化道溃疡区域的次数为同步消化道溃疡频次W1;截取相邻同步消化道溃疡之间的时间段为部位缓冲时间段,将每个部位缓冲时间段内该参考部位的消化道溃疡次数为部位缓冲频次Hi;
将部位缓冲频次Hi与预设频次阈值相比较;统计Hi≤预设频次阈值的次数为W2;当Hi≤预设频次阈值时,获取Hi与预设频次阈值的差值并求和得到差缓总值CH;利用公式CX=W2×g1+CH×g2计算得到差缓系数CX,其中g1、g2为系数因子;
将同步消化道溃疡频次、差缓系数进行归一化处理并取其数值,利用公式GL=W1×g3+CX×g4计算得到验证部位的消化道溃疡联动值GL,其中g3、g4为系数因子;将消化道溃疡联动值GL与预设联动阈值相比较;若GL大于预设联动阈值,则将对应验证部位标记为参考部位的消化道溃疡联动部位。
上述公式均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式,公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理:
一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,在工作时,首先通过信息交互渠道从各个医院中采集消化道溃疡病人的电子病历信息进行分析,结合消化道溃疡病灶位置、消化道溃疡深度以及消化道溃疡面积计算得到排查系数Ps,将各个消化道溃疡病灶位置按照排查系数Ps大小进行降序排列,得到消化道溃疡部位排查表;在对消化道溃疡患者进行内镜检查时,医师根据消化道溃疡部位排查表依次对各个部位进行检查;避免遗漏重点病变部位,影响测量的精度;
当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,根据角度调节前后的消化道溃疡区域面积计算出消化道溃疡区域的正视图面积,并通过声波测距仪测量消化道溃疡区域的消化道溃疡深度;避免了由于拍摄角度不佳,使得目标物的几何特征产生形变的情况,有效提高测量精度;定位消化道溃疡病灶位置后,对消化道溃疡病灶位置进行消化道溃疡联动值分析,得到对应的消化道溃疡联动部位,然后对消化道溃疡联动部位进行检查,判断是否出现消化道溃疡区域,进一步提高消化道溃疡检查效率。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,其特征在于,包括:
步骤一:通过信息交互渠道从各个医院中采集消化道溃疡病人的电子病历信息进行分析,计算得到各个消化道溃疡病灶位置的排查系数Ps;具体分析过程为:
所述电子病历信息包括诊断时间、消化道溃疡深度、消化道溃疡面积以及消化道溃疡病灶位置;针对某个消化道溃疡病灶位置,统计该消化道溃疡病灶位置的出现次数为Cs;
将所述消化道溃疡病灶位置每次出现时的消化道溃疡深度标记为Di,消化道溃疡面积标记为Mi;利用公式WHi=Di×a1+Mi×a2计算得到威胁值WHi,其中,a1、a2均为预设系数因子;将威胁值WHi与预设威胁阈值相比较;
统计WHi大于预设威胁阈值的次数占比为Zb;当WHi大于预设威胁阈值时,获取WHi与预设威胁阈值的差值并求和得到超威总值CZ;利用公式Ws=Zb×a3+CZ×a4计算得到超威吸引值Ws,其中a3、a4为系数因子;
利用公式Ps=Cs×a5+Ws×a6计算得到所述消化道溃疡病灶位置的排查系数Ps,其中a5、a6为系数因子;将各个消化道溃疡病灶位置按照排查系数Ps大小进行降序排列,得到消化道溃疡部位排查表;
步骤二:在对消化道溃疡患者进行内镜检查时,医师根据消化道溃疡部位排查表依次对各个部位进行检查;其中,内镜借助的管子前端安装有摄像模块和声波测距仪;所述摄像模块用于拍摄各个部位的消化道部图像;
步骤三:当拍摄的图像中存在消化道溃疡区域时,对消化道溃疡区域通过对摄像头角度进行微调,根据角度调节前后的消化道溃疡区域面积计算出消化道溃疡区域的正视图面积;
步骤四:通过声波测距仪测量所述消化道溃疡区域的消化道溃疡深度;
步骤五:定位图像中的消化道溃疡病灶位置,对所述消化道溃疡病灶位置进行消化道溃疡联动值分析,得到对应的消化道溃疡联动部位;具体为:
将当前定位的消化道溃疡病灶位置标记为参考部位;
采集所有电子病历信息中的消化道溃疡病灶位置,将满足第一预设条件的消化道溃疡病灶位置标记为验证部位;其中,第一预设条件为:某一消化道溃疡病灶位置与参考部位出现在同一电子病历信息中;
针对同一验证部位,统计该验证部位与参考部位同步出现消化道溃疡区域的次数为同步消化道溃疡频次W1;
截取相邻同步消化道溃疡之间的时间段为部位缓冲时间段,将每个部位缓冲时间段内该参考部位的消化道溃疡次数为部位缓冲频次Hi;
将部位缓冲频次Hi与预设频次阈值相比较;统计Hi≤预设频次阈值的次数为W2;当Hi≤预设频次阈值时,获取Hi与预设频次阈值的差值并求和得到差缓总值CH;利用公式CX=W2×g1+CH×g2计算得到差缓系数CX,其中g1、g2为系数因子;
利用公式GL=W1×g3+CX×g4计算得到所述验证部位的消化道溃疡联动值GL,其中g3、g4为系数因子;
若GL大于预设联动阈值,则将对应验证部位标记为参考部位的消化道溃疡联动部位;然后对所述消化道溃疡联动部位进行检查,判断是否出现消化道溃疡区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,其特征在于,其中,步骤三具体包括:
将拍摄的图像转化成灰度图像,并通过图像预处理将灰度图像转化成标准图像;所属图像预处理包括高斯滤波、图像分割和图像增强;
对预设区域内标准图像中的各像素点进行识别;首先将标准图像中像素点的灰度值标记为H1;再将各像素点的灰度值与设定的标准灰度值参数做差分运算,得到差分结果并标记为C1;
如果差分结果C1大于等于预设差分阈值,则认为该像素点为消化道溃疡像素点,即拍摄的图像中存在消化道溃疡区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,其特征在于,其中,计算消化道溃疡区域的正视图面积包括以下步骤:
S1:在内镜摄像头识别到消化道溃疡区域后,利用图像处理技术对消化道溃疡区域进行提取;将摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL1;
S2:统计图像PL1消化道溃疡区域面积;并标记为SL1;将消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度标记为x1;
S3:将摄像头沿水平轴方向偏转一定角度;将摄像头的水平方向偏转角度标记为a1;将偏转后的摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL2;
将此时消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在垂直方向的投影角度标记为y1;
S4:统计图像PL2中消化道溃疡区域的面积,并标记为SL2;在图像PL2中,消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度为x1+a1;
S5:将摄像头对应的消化道溃疡区域在水平方向的投影面积标记为SX;则联立方程组:
;
求解方程组(1),获得摄像头对应的消化道溃疡区域在水平方向的投影面积SX;
S6:继续将摄像头沿垂直方向偏转一定角度;将摄像头的垂直方向偏转角度标记为b1;将偏转后的摄像头拍摄的消化道溃疡区域图像标记为PL3;
S7:统计图像PL3中消化道溃疡区域的面积;并标记为SL3;在图像PL2中,消化道溃疡所在平面与摄像头所在平面的法线的角度在水平方向的投影角度为y1+b1;
S8:将摄像头对应的消化道溃疡区域在垂直方向的投影面积标记为SY;则联立方程组:
;
求解方程组(2),获得摄像头对应的消化道溃疡区域在垂直方向的投影面积SY;
S9:将摄像头拍摄消化道溃疡正面面积标记为S;则S的计算公式为。
4.根据权利要求3所述的一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法,其特征在于其中,消化道溃疡区域面积即为消化道溃疡像素点总数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310143985.2A CN116784827B (zh) | 2023-02-14 | 2023-02-14 | 一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310143985.2A CN116784827B (zh) | 2023-02-14 | 2023-02-14 | 一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116784827A CN116784827A (zh) | 2023-09-22 |
CN116784827B true CN116784827B (zh) | 2024-02-06 |
Family
ID=88044470
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310143985.2A Active CN116784827B (zh) | 2023-02-14 | 2023-02-14 | 一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116784827B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2143221C1 (ru) * | 1998-10-06 | 1999-12-27 | Республиканский центр функциональной хирургической гастроэнтерологии | Способ прогнозирования рецидивов дуоденальной язвы у больных, перенесших изолированную радикальную дуоденопластику |
CN107714070A (zh) * | 2017-10-09 | 2018-02-23 | 南方医科大学南方医院 | 基于数字化断层融合图的乳腺病灶定位方法、系统和装置 |
CN111179252A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 山东大学齐鲁医院 | 基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统 |
CN111341437A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-26 | 山东大学齐鲁医院 | 基于舌图像的消化道疾病判断辅助系统 |
CN113240662A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-10 | 萱闱(北京)生物科技有限公司 | 基于人工智能的内镜检查辅助系统 |
CN113693627A (zh) * | 2020-05-20 | 2021-11-26 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 基于超声图像的病灶处理方法、超声成像设备、存储介质 |
CN115132355A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-09-30 | 山东大学齐鲁医院 | 一种炎症性肠病的智能数据辅助诊断系统 |
CN115205520A (zh) * | 2022-07-14 | 2022-10-18 | 郑州大学第一附属医院 | 胃镜图像智能目标检测方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN115462979A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-13 | 中国人民解放军陆军特色医学中心 | 一种智能防压疮控制系统 |
-
2023
- 2023-02-14 CN CN202310143985.2A patent/CN116784827B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2143221C1 (ru) * | 1998-10-06 | 1999-12-27 | Республиканский центр функциональной хирургической гастроэнтерологии | Способ прогнозирования рецидивов дуоденальной язвы у больных, перенесших изолированную радикальную дуоденопластику |
CN107714070A (zh) * | 2017-10-09 | 2018-02-23 | 南方医科大学南方医院 | 基于数字化断层融合图的乳腺病灶定位方法、系统和装置 |
CN111179252A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-19 | 山东大学齐鲁医院 | 基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统 |
CN111341437A (zh) * | 2020-02-21 | 2020-06-26 | 山东大学齐鲁医院 | 基于舌图像的消化道疾病判断辅助系统 |
CN113693627A (zh) * | 2020-05-20 | 2021-11-26 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 基于超声图像的病灶处理方法、超声成像设备、存储介质 |
CN113240662A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-10 | 萱闱(北京)生物科技有限公司 | 基于人工智能的内镜检查辅助系统 |
CN115132355A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-09-30 | 山东大学齐鲁医院 | 一种炎症性肠病的智能数据辅助诊断系统 |
CN115205520A (zh) * | 2022-07-14 | 2022-10-18 | 郑州大学第一附属医院 | 胃镜图像智能目标检测方法、系统、电子设备及存储介质 |
CN115462979A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-12-13 | 中国人民解放军陆军特色医学中心 | 一种智能防压疮控制系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116784827A (zh) | 2023-09-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109859203B (zh) | 基于深度学习的缺陷牙齿图像识别方法 | |
US20210174505A1 (en) | Method and system for imaging and analysis of anatomical features | |
Yang et al. | Automatic 3-D imaging and measurement of human spines with a robotic ultrasound system | |
US20040105074A1 (en) | Digital stereo image analyzer for automated analyses of human retinopathy | |
CN113240726A (zh) | 一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法 | |
CN114820522A (zh) | 基于霍夫变换的瞳孔直径智能检测方法及装置 | |
WO2020215485A1 (zh) | 胎儿生长参数测量方法、系统及超声设备 | |
CN116784827B (zh) | 一种基于内镜的消化道溃疡深度及面积测算方法 | |
CN117012344B (zh) | 一种4cmos相机采集的图像分析方法 | |
Zeng et al. | TUSPM-NET: A multi-task model for thyroid ultrasound standard plane recognition and detection of key anatomical structures of the thyroid | |
CN115778333B (zh) | 一种视觉定位寸、关、尺脉搏穴位的方法和装置 | |
US11941811B2 (en) | Method for assessing cardiothoracic ratio and cardiothoracic ratio assessment system | |
JP4967967B2 (ja) | 画像診断支援装置及びプログラム | |
CA3127920A1 (en) | Systems and methods for assessment of nasal deviation and asymmetry | |
WO2015060070A1 (ja) | 器官画像撮影装置 | |
TWI677323B (zh) | X射線造影品質之測量評估方法 | |
JP2001291087A (ja) | 画像の位置合わせ方法および位置合わせ装置 | |
TWI808817B (zh) | X光片內組織尺寸的量測方法 | |
KR20200121550A (ko) | 발의 유형 평가 방법 및 이를 이용한 발의 유형 평가용 디바이스 | |
Mesanovic et al. | Application of lung segmentation algorithm to disease quantification from CT images | |
Hung et al. | Tongue inspection and diagnosis: past, present, and future | |
CN111544021B (zh) | 一种基于胸部ct的covid-19疾病进展评价方法及装置 | |
US20230165567A1 (en) | Ultrasound signal correlation phase estimation of lung motion | |
CN113017675B (zh) | 一种正位胸片位姿自动测量方法及系统 | |
Wu et al. | Three-dimensional Reconstruction of Retinal Blood Vessels based on Binocular Vision |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |