申请/专利权人：杭州医派智能科技有限公司

申请日：2021-11-24

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN114463249B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/10;G06T7/62;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2022.05.27#实质审查的生效;2022.05.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的用于评估肾小球周围组织纤维化的辅助方法、计算机设备及计算机可读存储介质，本发明方法能够用于辅助评估肾小球周围组织纤维化及其程度，准确度高，效率高；本发明方法可以为后续的诊断与治疗提供准确的依据。本申请基于深度学习的方法，使得模型具有更好的鲁棒性和泛化能力，相比现有的检测法能够获得较好的准确性。

主权项：1.一种基于深度学习的用于评估肾小球周围组织纤维化的辅助方法，其特征是，包括以下步骤：1根据肾小球、肾血管、肾小管的轮廓和病理条图片外轮廓制作掩码，将病理条外轮廓填充为1,将肾小球、肾血管、肾小管轮廓填充为0；2利用闭操作进行处理，将掩码中的空洞进行填充，使用轮廓检测函数，获得图片的外轮廓，然后根据肾小球轮廓获得肾小球轮廓的左上角和右下角的坐标值l,t、r,b，根据该值对大图和大图掩码进行裁切，得到裁切后的小图；3对每张小图的掩码进行进一步处理，得到肾小球周围组织区域；4将步骤3得到的肾小球周围组织区域去除肾小球、肾小管、肾血管，剩余的部分作为肾小球周围组织纤维化区域，获得剩下的纤维化区域后，进一步对干扰进行腐蚀膨胀操作，将处理后得到的区域面积与肾小球周围组织区域面积作比即可得到一个面积比值，然后将得到的面积比值进行kmeans聚类算法得出阈值，最终根据阈值来判定肾小球周围组织纤维化的程度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州医派智能科技有限公司 一种基于深度学习的用于评估肾小球周围组织纤维化的辅助方法、计算机设备

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