[发明专利]一种基于图像的银屑病严重程度的评估系统有效
| 申请号: | 202210756235.8 | 申请日: | 2022-06-30 |
| 公开(公告)号: | CN114882018B | 公开(公告)日: | 2022-10-25 |
| 发明(设计)人: | 张伟;张靖;崔涛;李云鹏 | 申请(专利权)人: | 杭州咏柳科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/62;G06V10/764;A61B5/00 |
| 代理公司: | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人: | 季健康 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市滨*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 图像 银屑病 严重 程度 评估 系统 | ||
1.一种基于图像的银屑病严重程度的评估系统,其特征在于,所述系统包括数据获取模块、检测分类模块和计算评估模块;
所述数据获取模块,用于根据银屑病的特点,将人体粗划分成若干一级部位,再将所述一级部位细划分成若干二级部位,其中,所述一级部位包括头颈、上肢、躯干和下肢,所述二级部位包括额面、头顶、颈前、颈后、右臂前、左臂前、右臂后、左臂后、双手掌、双手背、胸腹部、背部、会阴、臀、大腿前、大腿后内、小腿前外、小腿后、双足背和双足底;
所述数据获取模块,还用于在采集患者二级部位的图片时,判断所述患者的所述二级部位的采集是否为首次采集;若是,则直接采集所述患者的所述二级部位的图片,并从采集到的图片中分割出所述二级部位的轮廓信息,将所述轮廓信息与所述二级部位、所述患者关联存储;若否,则根据关联存储来获取所述患者的所述二级部位的轮廓信息,基于所述轮廓信息采集所述患者的所述二级部位的图片;
所述检测分类模块,用于通过SwinTransformMaskrcnn实例分割模型从所述图片中分割出二级部位区域;通过YoloV4目标检测模型对所述二级部位区域进行检测,识别出银屑病的皮损区域,其中,所述皮损区域包括红斑皮损区域、鳞屑皮损区域和浸润皮损区域,结合ResNet对红斑皮损区域、鳞屑皮损区域和浸润皮损区域的严重程度进行分类,得到对应皮损区域的严重程度分数,其中,所述严重程度分成4个等级分别对应4个严重程度分数;
所述检测分类模块,还用于判断所述识别出的红斑皮损区域、鳞屑皮损区域和浸润皮损区域是否存在区域重叠,若是,则将所述重叠的皮损区域面积进行融合,基于所述融合的皮损区域面积和未重叠的皮损区域面积,得到对应皮损区域的面积;
所述计算评估模块,用于根据所述皮损区域的严重程度分数和面积,完成所述患者的银屑病严重程度评估。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,根据所述皮损区域的严重程度分数和面积,完成所述患者的银屑病严重程度评估包括:
所述计算评估模块,根据二级部位的严重程度分数,计算所述一级部位的第一严重程度分数;
所述计算评估模块,根据所述二级部位区域和皮损区域面积,计算所述一级部位的皮损面积占比;
所述计算评估模块,根据所述第一严重程度分数和所述皮损面积占比,计算所述一级部位的第二严重程度分数。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,根据二级部位的严重程度分数,计算所述一级部位的第一严重程度分数包括:
所述计算评估模块根据各个二级部位的红斑皮损区域、鳞屑皮损区域和浸润皮损区域的严重程度分数,通过线性回归计算各个一级部位的第一严重程度分数,其中,所述第一严重程度分数包含红斑维度分数、鳞屑维度分数和浸润维度分数。
4.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,根据所述二级部位区域和皮损区域面积,计算所述一级部位的皮损面积占比包括:
所述计算评估模块计算各个一级部位中所有二级部位的皮损区域面积之和,以及二级部位区域面积之和;
所述计算评估模块根据皮损区域面积之和、二级部位区域面积之和,计算得出各个一级部位的皮损面积占比。
5.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,根据所述第一严重程度分数和所述皮损面积占比,计算所述一级部位的第二严重程度分数包括:
所述计算评估模块通过公式计算出4个一级部位的第二严重程度分数,其中,ai为红斑维度分数,bi为鳞屑维度分数,ci为浸润维度分数,si为皮损面积占比所对应的分数。
6.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,在根据所述第一严重程度分数和所述皮损面积占比,计算所述一级部位的第二严重程度分数之后,所述系统包括:
通过公式计算出所述人体的银屑病严重程度分数,其中,gn为一级部位的第二严重程度分数。
7.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,在通过YoloV4目标检测模型对所述二级部位区域进行检测之前,所述系统包括:
基于YoloV4目标检测算法,对标注好的预设数量的银屑病图片进行学习,生成对应不同皮损区域和部位类型的YoloV4目标检测模型。
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