恭喜萊凱醫療器械(北京)有限公司李洪舉獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜萊凱醫療器械(北京)有限公司申請的專利一種肝纖維化醫學影像智能分析方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119338826B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411887912.5,技術領域涉及:G06T7/00;該發明授權一種肝纖維化醫學影像智能分析方法是由李洪舉設計研發完成,并于2024-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種肝纖維化醫學影像智能分析方法在說明書摘要公布了:本發明涉及醫學影像分析的技術領域,公開了一種肝纖維化醫學影像智能分析方法,所述方法包括:基于肝部組織圖像中像素區域的相似性和差異性,對肝部組織圖像進行微肝纖維化區域提取,得到微肝纖維化區域;對微肝纖維化區域進行纖維化程度量化評級;基于微肝纖維化區域的纖維化程度等級進行肝纖維化綜合評估,得到肝纖維化程度評估結果。本發明生成肝臟區域的初始輪廓,基于輪廓的平滑程度、彎曲程度以及梯度能量進行迭代,得到逼近肝臟邊界的平滑且連續的輪廓曲線,對醫學影像數據進行肝部組織圖像的精確分割處理,對像素區域進行多尺度融合纖維化特征提取,實現肝部組織圖像中出現肝纖維化病變區域的微圖像區域提取以及早期肝纖維化程度評估。
本發明授權一種肝纖維化醫學影像智能分析方法在權利要求書中公布了:1.一種肝纖維化醫學影像智能分析方法,其特征在于,所述方法包括:采集不同平面成像的肝部醫學影像數據,基于像素點的梯度值,生成肝臟區域的初始輪廓,并構建得到輪廓曲線的參數方程,基于輪廓的平滑程度、彎曲程度以及梯度能量,對輪廓曲線進行迭代,并在迭代過程中引入輪廓曲線的彎曲程度,對不同能量進行加權計算;將肝部組織圖像劃分為多個像素區域,基于像素區域中像素值鄰近共現的頻率計算得到像素區域的相似性以及差異性,利用相似性以及差異性對像素區域進行多尺度融合纖維化特征提取,識別像素區域中的纖維化特征,并進行微肝纖維化區域的識別提取,實現肝部組織圖像中出現肝纖維化病變區域的微圖像區域提取,基于注意力矩陣以及全局池化處理對微肝纖維化區域進行纖維化程度量化評級,并利用不同平面成像結果的肝纖維化評估權重進行肝纖維化綜合評估,得到基于微小病變區域的早期肝纖維化程度評估,具體包括以下步驟:S1:采集肝部醫學影像數據并進行預處理,得到肝部組織圖像;S2:基于肝部組織圖像中像素區域的相似性和差異性,對肝部組織圖像進行微肝纖維化區域提取,得到微肝纖維化區域;其中肝部組織圖像中微肝纖維化區域提取流程為:S21:將肝部組織圖像劃分為個尺寸為像素且互不重合的像素區域,表示肝部組織圖像所劃分的像素區域總數;S22:計算每個像素區域中像素的相似性以及差異性,其中肝部組織圖像中第m個像素區域的相似性以及差異性分別為,:S23:對像素區域進行多尺度特征提取,得到像素區域的多尺度特征,其中像素區域的多尺度特征為: 其中: 表示像素區域在第z種卷積尺度下的卷積特征,表示第z種卷積尺度下的卷積矩陣,*表示卷積運算符,表示激活函數; 表示規格化處理,將卷積特征還原至像素大小;S24:結合相似性以及差異性對多尺度特征進行凸顯纖維化特征的解碼重建,得到像素區域的多尺度融合纖維化特征,其中像素區域的多尺度融合纖維化特征為: S25:基于像素區域的多尺度融合纖維化特征,對像素區域進行微肝纖維化區域的識別,其中像素區域的識別公式為: 其中: 表示像素區域的識別結果,若為1,則表示像素區域所對應肝部區域存在肝纖維化,并將像素區域作為微肝纖維化區域; 表示多尺度融合纖維化特征的標準差; 表示肝部組織圖像中所有多尺度融合纖維化特征的均值; 表示預設的識別閾值; 表示L2范數;構成三種成像結果的微肝纖維化區域集合,其中成像結果的微肝纖維化區域集合為: 其中: 表示成像結果中的第h個微肝纖維化區域,表示成像結果中微肝纖維化區域的總數;S3:對微肝纖維化區域進行纖維化程度量化評級,得到不同微肝纖維化區域的纖維化程度等級;S4:基于微肝纖維化區域的纖維化程度等級進行肝纖維化綜合評估,得到肝纖維化程度評估結果。
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