申请/专利权人：陶淑娟

申请日：2019-01-21

公开（公告）日：2021-04-09

公开（公告）号：CN109847155B

主分类号：A61M11/00(20060101)

分类号：A61M11/00(20060101);G16H40/63(20180101)

优先权：

专利状态码：失效-未缴年费专利权终止

法律状态：2023.01.06#未缴年费专利权终止;2019.07.02#实质审查的生效;2019.06.07#公开

摘要：疾病的种类很多，不同疾病对应不同的诊断方案和治疗方案，对于医疗部门和医护人员来说，最关键的是根据个人经验，及时辨别病人的疾病种类。例如，精神失常疾病，特别是精神分裂症、抑郁症。本发明涉及一种自适应疾病处理平台，包括：雾化治疗设备，根据接收到的单位时间喷雾量对治疗用的喷雾药品执行相应剂量的雾化处理；纽扣摄像机，设置在雾化治疗设备的上方，用于对雾化治疗设备周围进行拍摄动作，以获得雾化现场图像。通过本发明，能够根据疾病的具体表现情况进行自适应的治疗操作。

主权项：1.一种自适应疾病处理平台，其特征在于，包括：雾化治疗设备，根据接收到的单位时间喷雾量对治疗用的喷雾药品执行相应剂量的雾化处理；纽扣摄像机，设置在雾化治疗设备的上方，用于对雾化治疗设备周围进行拍摄动作，以获得雾化现场图像；信号分析设备，与所述纽扣摄像机连接，用于接收雾化现场图像，对雾化现场图像进行噪声相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的数据分析模型中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型；组合滤波设备，与所述信号分析设备连接，用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述雾化现场图像执行滤波操作，以获得并输出滤波后图像；均匀切分设备，与所述组合滤波设备连接，用于识别所述滤波后图像中的对象的数量，基于所述对象的数量执行对所述滤波后图像的均匀式区域分割，以获得多个图像区域，其中，所述对象的数量越多，获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少；数据选择设备，与所述均匀切分设备连接，用于接收所述多个图像区域，在所述滤波后图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域；分块操作设备，与所述数据选择设备连接，用于接收所述各个目标处理区域，并对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比，并基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述滤波后图像的代表性亮色调百分比，其中，对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比包括：确定每一个目标处理区域中灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数，将所述灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数除以所述目标处理区域的像素点总数以获得亮色调百分比；伽马校正设备，分别与所述均匀切分设备和所述分块操作设备连接，用于接收所述代表性亮色调百分比，并在所述代表性亮色调百分比大于等于预设亮色调百分比阈值时，对所述滤波后图像执行基于查表模式的伽马校正处理，以获得对应的伽马校正图像，还用于在所述代表性亮色调百分比小于所述预设亮色调百分比阈值时，将所述滤波后图像作为伽马校正图像输出；类型检测设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述伽马校正图像，获取所述伽马校正图像中的各种类型的噪声，将幅值大于等于预设数值的噪声的类型作为主要噪声类型，并输出所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型；小波基选择设备，与所述类型检测设备连接，用于接收所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型，并基于所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基；SDRAM存储设备，与所述小波基选择设备连接，用于保存各种类型的小波基分别对应的数据分解模式；分层处理设备，分别与所述类型检测设备和所述小波基选择设备连接，用于接收所述目标小波基，并基于所述目标小波基对所述伽马校正图像执行预设层数的数据分解动作，以获得所述伽马校正图像对应的逐层高频系数和所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数；高频处理设备，与所述分层处理设备连接，用于接收所述伽马校正图像对应的逐层高频系数，将数值小于等于与目标小波基对应的阈值的高频系数修改为零，将数值大于与目标小波基对应的阈值的高频系数保持原值；低频处理设备，与所述分层处理设备连接，用于接收所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数，将所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数组成数列并进行高斯滤波处理，以获得修改后的最高层的低频系数；信号搭建设备，分别与所述高频处理设备和所述低频处理设备连接，用于接收所述高频处理设备处理后的逐层高频系数以及接收所述低频处理设备处理后的最高层的低频系数，基于所述高频处理设备处理后的逐层高频系数以及所述低频处理设备处理后的最高层的低频系数进行信号搭建，以获得所述伽马校正图像对应的搭建后图像；剂量解析设备，分别与所述雾化治疗设备和所述剂量解析设备连接，用于根据搭建后图像中的人体轮廓的分析结果判定相应人体轮廓对应的年龄，以根据所述年龄确定单位时间喷雾量并发送给所述雾化治疗设备。

全文数据：自适应疾病处理平台技术领域本发明涉及疾病治疗设备领域，尤其涉及一种自适应疾病处理平台。背景技术疾病的种类很多，不同疾病对应不同的诊断方案和治疗方案，对于医疗部门和医护人员来说，最关键的是根据个人经验，及时辨别病人的疾病种类。例如，精神失常疾病，特别是精神分裂症、抑郁症。这些疾病据说与自己体内的遗传系统有直接关系基因。患者能表现持久的自发性精神异常症状。属于人类遗传病范畴。很难根治。还有一些遗传病也表现智力问题，如先天愚型、亨廷顿氏舞蹈病、苯丙酮酸尿症。传染病，尤其是梅毒的晚期，可侵犯大脑，产生精神症状。药物和一些化学物质如铅、类固醇激素，也常常引起精神症状。精神症状还可由营养因素产生，如叶酸和维生素B12缺乏引起的恶性贫血常伴有精神症状。在饥饿中生长的儿童智力发育一般也会受到影响。焦虑和抑郁是最普遍的症状。发明内容根据本发明的一方面，提供了一种自适应疾病处理平台，所述平台包括：雾化治疗设备，根据接收到的单位时间喷雾量对治疗用的喷雾药品执行相应剂量的雾化处理。更具体地，在所述自适应疾病处理平台中，还包括：纽扣摄像机，设置在雾化治疗设备的上方，用于对雾化治疗设备周围进行拍摄动作，以获得雾化现场图像。更具体地，在所述自适应疾病处理平台中，还包括：信号分析设备，与所述纽扣摄像机连接，用于接收雾化现场图像，对雾化现场图像进行噪声相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的数据分析模型中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型。更具体地，在所述自适应疾病处理平台中，还包括：组合滤波设备，与所述信号分析设备连接，用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述雾化现场图像执行滤波操作，以获得并输出滤波后图像。更具体地，在所述自适应疾病处理平台中，还包括：均匀切分设备，与所述组合滤波设备连接，用于识别所述滤波后图像中的对象的数量，基于所述对象的数量执行对所述滤波后图像的均匀式区域分割，以获得多个图像区域，其中，所述对象的数量越多，获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少；数据选择设备，与所述均匀切分设备连接，用于接收所述多个图像区域，在所述滤波后图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域；分块操作设备，与所述数据选择设备连接，用于接收所述各个目标处理区域，并对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比，并基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述滤波后图像的代表性亮色调百分比，其中，对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比包括：确定每一个目标处理区域中灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数，将所述灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数除以所述目标处理区域的像素点总数以获得亮色调百分比；伽马校正设备，分别与所述均匀切分设备和所述分块操作设备连接，用于接收所述代表性亮色调百分比，并在所述代表性亮色调百分比大于等于预设亮色调百分比阈值时，对所述滤波后图像执行基于查表模式的伽马校正处理，以获得对应的伽马校正图像，还用于在所述代表性亮色调百分比小于所述预设亮色调百分比阈值时，将所述滤波后图像作为伽马校正图像输出；类型检测设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述伽马校正图像，获取所述伽马校正图像中的各种类型的噪声，将幅值大于等于预设数值的噪声的类型作为主要噪声类型，并输出所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型；小波基选择设备，与所述类型检测设备连接，用于接收所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型，并基于所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基；SDRAM存储设备，与所述小波基选择设备连接，用于保存各种类型的小波基分别对应的数据分解模式；分层处理设备，分别与所述类型检测设备和所述小波基选择设备连接，用于接收所述目标小波基，并基于所述目标小波基对所述伽马校正图像执行预设层数的数据分解动作，以获得所述伽马校正图像对应的逐层高频系数和所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数。本发明至少具有以下三处关键的发明点：1通过基于梯度的分析判断确定灰度化图像中的边缘像素，从而提高了后续目标分析的准确性；2基于原图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基，采用与目标小波基对应的数据分解模式，并对分解后的高频系数和低频系数采用有差别的修改处理，提高了搭建后图像的清晰度；3在待处理图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域，基于各个目标处理区域的各个亮色调百分比确定所述待处理图像的代表性亮色调百分比，以及在所述代表性亮色调百分比超限时，引入基于查表模式的伽马校正设备进行相应处理。具体实施方式下面将对本发明的自适应疾病处理平台的实施方案进行详细说明。雾化器是将试液雾化。雾化器是原子化系统的重要部件，其性能对测定的精密度和化学干扰等产生显著影响。因此要求雾化器喷雾稳定、雾滴细小、均匀和雾化效率高。医用雾化器主要用于治疗各种上下呼吸系统疾病，如感冒、发热、咳嗽、哮喘、咽喉肿痛、咽炎、鼻炎、支气管炎、尘肺等气管、支气管、肺泡、胸腔内所发生的疾病。雾化吸入治疗是呼吸系统疾病治疗方法中一种重要和有效的治疗方法，采用雾化吸入器将药液雾化成微小颗粒，药物通过呼吸吸入的方式进入呼吸道和肺部沉积，从而达到无痛、迅速有效治疗的目的。为了克服当前雾化治疗设备的不足，本发明搭建了一种自适应疾病处理平台。根据本发明实施方案示出的自适应疾病处理平台包括：雾化治疗设备，根据接收到的单位时间喷雾量对治疗用的喷雾药品执行相应剂量的雾化处理。接着，继续对本发明的自适应疾病处理平台的具体结构进行进一步的说明。在所述自适应疾病处理平台中，还包括：纽扣摄像机，设置在雾化治疗设备的上方，用于对雾化治疗设备周围进行拍摄动作，以获得雾化现场图像。在所述自适应疾病处理平台中，还包括：信号分析设备，与所述纽扣摄像机连接，用于接收雾化现场图像，对雾化现场图像进行噪声相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的数据分析模型中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型。在所述自适应疾病处理平台中，还包括：组合滤波设备，与所述信号分析设备连接，用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述雾化现场图像执行滤波操作，以获得并输出滤波后图像。在所述自适应疾病处理平台中，还包括：均匀切分设备，与所述组合滤波设备连接，用于识别所述滤波后图像中的对象的数量，基于所述对象的数量执行对所述滤波后图像的均匀式区域分割，以获得多个图像区域，其中，所述对象的数量越多，获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少；数据选择设备，与所述均匀切分设备连接，用于接收所述多个图像区域，在所述滤波后图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域；分块操作设备，与所述数据选择设备连接，用于接收所述各个目标处理区域，并对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比，并基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述滤波后图像的代表性亮色调百分比，其中，对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比包括：确定每一个目标处理区域中灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数，将所述灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数除以所述目标处理区域的像素点总数以获得亮色调百分比；伽马校正设备，分别与所述均匀切分设备和所述分块操作设备连接，用于接收所述代表性亮色调百分比，并在所述代表性亮色调百分比大于等于预设亮色调百分比阈值时，对所述滤波后图像执行基于查表模式的伽马校正处理，以获得对应的伽马校正图像，还用于在所述代表性亮色调百分比小于所述预设亮色调百分比阈值时，将所述滤波后图像作为伽马校正图像输出；类型检测设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述伽马校正图像，获取所述伽马校正图像中的各种类型的噪声，将幅值大于等于预设数值的噪声的类型作为主要噪声类型，并输出所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型；小波基选择设备，与所述类型检测设备连接，用于接收所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型，并基于所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基；SDRAM存储设备，与所述小波基选择设备连接，用于保存各种类型的小波基分别对应的数据分解模式；分层处理设备，分别与所述类型检测设备和所述小波基选择设备连接，用于接收所述目标小波基，并基于所述目标小波基对所述伽马校正图像执行预设层数的数据分解动作，以获得所述伽马校正图像对应的逐层高频系数和所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数；高频处理设备，与所述分层处理设备连接，用于接收所述伽马校正图像对应的逐层高频系数，将数值小于等于与目标小波基对应的阈值的高频系数修改为零，将数值大于与目标小波基对应的阈值的高频系数保持原值；低频处理设备，与所述分层处理设备连接，用于接收所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数，将所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数组成数列并进行高斯滤波处理，以获得修改后的最高层的低频系数；信号搭建设备，分别与所述高频处理设备和所述低频处理设备连接，用于接收所述高频处理设备处理后的逐层高频系数以及接收所述低频处理设备处理后的最高层的低频系数，基于所述高频处理设备处理后的逐层高频系数以及所述低频处理设备处理后的最高层的低频系数进行信号搭建，以获得所述伽马校正图像对应的搭建后图像；剂量解析设备，分别与所述雾化治疗设备和所述剂量解析设备连接，用于根据搭建后图像中的人体轮廓的分析结果判定相应人体轮廓对应的年龄，以根据所述年龄确定单位时间喷雾量并发送给所述雾化治疗设备。在所述自适应疾病处理平台中：在所述分层处理设备中，基于所述目标小波基对所述伽马校正图像执行预设层数的数据分解动作包括：所述预设层数的数值与所述主要噪声类型的数量成正相关的关系。在所述自适应疾病处理平台中：所述SDRAM存储设备还与所述分层处理设备，用于向所述分层处理设备输出与目标小波基对应的数据分解模式。在所述自适应疾病处理平台中：所述SDRAM存储设备还与所述信号搭建设备连接，用于向所述信号搭建设备输出与目标小波基对应的数据搭建模式。在所述自适应疾病处理平台中：在所述分块操作设备中，基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述滤波后图像的代表性亮色调百分比包括：将各个目标处理区域的亮色调百分比进行排序，将中央序号的目标处理区域的亮色调百分比作为所述滤波后图像的代表性亮色调百分比。另外，SDRAM：SynchronousDynamicRandomAccessMemory，同步动态随机存储器，同步是指内存工作需要同步时钟，内部的命令的发送与数据的传输都以他为基准；动态是指存储阵列需要不断的刷新来保证数据不丢失；随机是指数据不是线性依次存储，而是自由指定地址进行数据读写。SDRSDRAM的时钟频率就是数据存储的频率。SDRAM的工作电压为3.3V。采用本发明的自适应疾病处理平台，针对现有技术中雾化治疗设备剂量不易控制的技术问题，通过剂量解析设备，分别与雾化治疗设备和剂量解析设备连接，用于根据搭建后图像中的人体轮廓的分析结果判定相应人体轮廓对应的年龄，以根据所述年龄确定单位时间喷雾量并发送给所述雾化治疗设备；雾化治疗设备，根据接收到的单位时间喷雾量对治疗用的喷雾药品执行相应剂量的雾化处理；从而解决了上述技术问题。可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

权利要求：1.一种自适应疾病处理平台，其特征在于，包括：雾化治疗设备，根据接收到的单位时间喷雾量对治疗用的喷雾药品执行相应剂量的雾化处理。2.如权利要求1所述的自适应疾病处理平台，其特征在于，所述平台还包括：纽扣摄像机，设置在雾化治疗设备的上方，用于对雾化治疗设备周围进行拍摄动作，以获得雾化现场图像。3.如权利要求2所述的自适应疾病处理平台，其特征在于，所述平台还包括：信号分析设备，与所述纽扣摄像机连接，用于接收雾化现场图像，对雾化现场图像进行噪声相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的数据分析模型中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型。4.如权利要求3所述的自适应疾病处理平台，其特征在于，所述平台还包括：组合滤波设备，与所述信号分析设备连接，用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述雾化现场图像执行滤波操作，以获得并输出滤波后图像。5.如权利要求4所述的自适应疾病处理平台，其特征在于，所述平台还包括：均匀切分设备，与所述组合滤波设备连接，用于识别所述滤波后图像中的对象的数量，基于所述对象的数量执行对所述滤波后图像的均匀式区域分割，以获得多个图像区域，其中，所述对象的数量越多，获得的每一个图像区域所占据的像素点的数量越少；数据选择设备，与所述均匀切分设备连接，用于接收所述多个图像区域，在所述滤波后图像内执行基于Z字形的遍历，用于将Z字形遍历到的各个图像区域作为各个目标处理区域；分块操作设备，与所述数据选择设备连接，用于接收所述各个目标处理区域，并对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比，并基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述滤波后图像的代表性亮色调百分比，其中，对每一个目标处理区域执行亮色调百分比识别操作，以获得每一个目标处理区域的亮色调百分比包括：确定每一个目标处理区域中灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数，将所述灰度值落在亮色调数值范围内的像素点的个数除以所述目标处理区域的像素点总数以获得亮色调百分比；伽马校正设备，分别与所述均匀切分设备和所述分块操作设备连接，用于接收所述代表性亮色调百分比，并在所述代表性亮色调百分比大于等于预设亮色调百分比阈值时，对所述滤波后图像执行基于查表模式的伽马校正处理，以获得对应的伽马校正图像，还用于在所述代表性亮色调百分比小于所述预设亮色调百分比阈值时，将所述滤波后图像作为伽马校正图像输出；类型检测设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述伽马校正图像，获取所述伽马校正图像中的各种类型的噪声，将幅值大于等于预设数值的噪声的类型作为主要噪声类型，并输出所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型；小波基选择设备，与所述类型检测设备连接，用于接收所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型，并基于所述伽马校正图像中的一个或多个主要噪声类型确定执行小波处理需要的小波基以作为目标小波基；SDRAM存储设备，与所述小波基选择设备连接，用于保存各种类型的小波基分别对应的数据分解模式；分层处理设备，分别与所述类型检测设备和所述小波基选择设备连接，用于接收所述目标小波基，并基于所述目标小波基对所述伽马校正图像执行预设层数的数据分解动作，以获得所述伽马校正图像对应的逐层高频系数和所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数；高频处理设备，与所述分层处理设备连接，用于接收所述伽马校正图像对应的逐层高频系数，将数值小于等于与目标小波基对应的阈值的高频系数修改为零，将数值大于与目标小波基对应的阈值的高频系数保持原值；低频处理设备，与所述分层处理设备连接，用于接收所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数，将所述伽马校正图像对应的最高层的低频系数组成数列并进行高斯滤波处理，以获得修改后的最高层的低频系数；信号搭建设备，分别与所述高频处理设备和所述低频处理设备连接，用于接收所述高频处理设备处理后的逐层高频系数以及接收所述低频处理设备处理后的最高层的低频系数，基于所述高频处理设备处理后的逐层高频系数以及所述低频处理设备处理后的最高层的低频系数进行信号搭建，以获得所述伽马校正图像对应的搭建后图像；剂量解析设备，分别与所述雾化治疗设备和所述剂量解析设备连接，用于根据搭建后图像中的人体轮廓的分析结果判定相应人体轮廓对应的年龄，以根据所述年龄确定单位时间喷雾量并发送给所述雾化治疗设备。6.如权利要求5所述的自适应疾病处理平台，其特征在于：在所述分层处理设备中，基于所述目标小波基对所述伽马校正图像执行预设层数的数据分解动作包括：所述预设层数的数值与所述主要噪声类型的数量成正相关的关系。7.如权利要求6所述的自适应疾病处理平台，其特征在于：所述SDRAM存储设备还与所述分层处理设备，用于向所述分层处理设备输出与目标小波基对应的数据分解模式。8.如权利要求7所述的自适应疾病处理平台，其特征在于：所述SDRAM存储设备还与所述信号搭建设备连接，用于向所述信号搭建设备输出与目标小波基对应的数据搭建模式。9.如权利要求8所述的自适应疾病处理平台，其特征在于：在所述分块操作设备中，基于各个目标处理区域的亮色调百分比确定所述滤波后图像的代表性亮色调百分比包括：将各个目标处理区域的亮色调百分比进行排序，将中央序号的目标处理区域的亮色调百分比作为所述滤波后图像的代表性亮色调百分比。

百度查询： 陶淑娟 自适应疾病处理平台

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD