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申请/专利权人:东南大学附属中大医院
摘要:本发明提供了一种基于图像处理的消化内镜病变大小测量装置,涉及医疗设备辅助领域,包括测量装置主体、装置操作台、图像显示屏幕、Y型装置连接结构,本发明实现了自动判断病变位置大小的功能,方便医护人员根据病变的大小进行治疗,同时设置远程数据传输模块,能够将病变数据进行实时记载,方便在治疗结束后根据画面进行回溯,同时设置外接工具连接孔和万向轮,方便在手术结束以后,对装置进行拆卸以及进行移动。
主权项:1.一种基于图像处理的消化内镜病变大小测量装置,包括测量装置主体1、装置操作台5、图像显示屏幕12、Y型装置连接结构26,算法包括高斯滤波算法、Canny等边缘检测算法、阈值分割算法,其特征是:所述测量装置主体1上端设装置操作台5,所述装置操作台5上端设置图像显示屏幕12,所述测量装置主体1通过Y型装置连接结构26连接装置操作台5和图像显示屏幕12;所述测量装置主体1下端设置主体底座2,所述主体底座2底端设置移动万向轮3,所述测量装置主体1侧面设置内窥镜连接孔15,所述内窥镜连接孔15右侧设置辅助照明装置连接孔16,所述辅助照明装置连接孔16右侧设置内部数据传输孔17,所述测量装置主体1正面右上角设置医疗设备连接孔19,所述医疗设备连接孔19右下装置开关20,所述装置开关20左侧设置手持设备连接孔21,所述手持设备连接孔21左侧设置电源线连接孔18;所述装置操作台5上端右上角设置远程数据传输模块7,所述远程数据传输模块7下端设置数据输入键盘8,所述数据输入键盘8右侧设置镜头方向操作面板6;所述内镜设备插入消化道内部,获取实时的内窥镜图像,这些图像会被传输到图像处理单元进行处理,使用高斯滤波或中值滤波对灰度图像进行去噪处理,以减少图像中的噪声,高斯滤波通过一个高斯核对图像进行卷积,中值滤波则通过替换每个像素点的值为邻域像素值的中值来减少噪声,通过直方图均衡化等方法增强图像的对比度,使得病变区域更加明显,使用Canny等边缘检测算法识别图像中的边缘,Canny边缘检测算法是通过计算图像的梯度并进行非极大值抑制和双阈值检测来识别边缘,使用阈值分割算法将病变区域从背景中分离出来,阈值分割通过设置一个阈值,将图像二值化,而区域生长则从一个初始种子点开始,逐步扩展到相邻的像素,直到满足某个条件,分水岭算法则将图像视为地形图,通过模拟雨水汇集过程将图像分割成不同区域,根据内镜设备的具体参数和图像的分辨率,计算图像中每个像素对应的实际尺寸,这需要已知内镜镜头的焦距、图像传感器的尺寸和图像的分辨率,利用霍夫变换等方法检测病变区域的轮廓,计算病变区域的长度、宽度和面积,通过立体视觉技术或结构光扫描技术生成病变区域的三维模型,从而精确测量其体积,这需要获取多张不同角度的图像,并通过算法重建三维形状。
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