买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：深圳大学总医院

摘要：本发明属于医学图像分析领域，涉及基于图像识别的黄疸病况监测识别分析方法及系统，本发明首先通过分析目标对象手掌、脚掌、面部以及身体区域图像的黄疸倾向指数，判断目标对象是否存在黄疸患病现象，若判断不存在则反馈目标对象非黄疸病患身份，反之则进一步识别目标对象是否符合黄疸病患的黄斑分布特征、皮肤粗糙特征和巩膜黄染特征，以验证目标对象的黄疸患病现象判断准确性，若验证结果输出非一致，则反馈目标对象非黄疸病患身份，若验证结果输出一致，确定目标对象黄疸病患身份并评估目标对象的黄疸病况等级进行反馈，实现黄疸病况的全面监测、识别和精准诊断，为黄疸患者的医疗服务提供重要的技术支持和改进。

主权项：1.基于图像识别的黄疸病况监测识别分析方法，其特征在于，包括：S1.目标对象图像采集：采集目标对象全身图像和巩膜图像；S2.黄疸患病现象判断：根据目标对象全身图像，判断目标对象是否存在黄疸患病现象，若判断存在，则执行S3，反之执行S5；S3.黄疸患病现象验证：根据目标对象全身图像和巩膜图像，结合WEB云端存储的黄疸病患基础特征表现集，对目标对象的黄疸患病现象判断准确性进行验证并输出验证结果，验证结果为一致和非一致中的一个，若验证结果为一致，则执行S4,反之执行S5；S4.黄疸病患反馈：将目标对象标记为黄疸病患，评估目标对象的黄疸病况等级并进行反馈；S5.非黄疸病患反馈：将目标对象标记为非黄疸病患并进行反馈；所述对目标对象的黄疸患病现象判断准确性进行验证，包括：提取黄疸病患基础特征表现集，包括黄斑分布特征、皮肤粗糙特征和巩膜黄染特征，根据目标对象的全身图像和巩膜图像，识别目标对象是否符合黄疸病患基础特征表现集内巩膜黄染特征及其他任一特征，若识别符合，则输出目标对象的黄疸患病现象判断准确性验证结果为一致，若识别不符合，则输出目标对象的黄疸患病现象判断准确性验证结果为非一致；识别目标对象是否符合黄斑分布特征，包括：提取目标对象手掌区域图像内各黄色像素点，以某黄色像素点为起点进行连通域搜索，获取目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域并勾勒其轮廓，根据WEB云端存储的黄疸病患各类黄斑形态轮廓，分析潜在黄疸子区域轮廓与黄疸病患各类黄斑形态轮廓的对比相似度，筛选其中最大值作为潜在黄疸子区域的黄斑形态相似度，进而得到目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域的黄斑形态相似度，通过均值计算目标对象手掌区域的黄疸整体形态相似度，与预设的黄疸整体形态相似度达标阈值进行比对，若，则表示目标对象手掌区域符合黄斑分布特征，反之表示目标对象手掌区域不符合黄斑分布特征；同理分析目标对象脚掌、身体、面部区域是否符合黄斑分布特征，若目标对象手掌、脚掌、身体、面部区域中的任一区域符合黄斑分布特征，则识别目标对象符合黄斑分布特征；识别目标对象是否符合皮肤粗糙特征，包括：提取目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域并转化为灰度图像，构建目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域的灰度共生矩阵并计算其对比度和能量，将对比度和能量的比值作为纹理粗糙度，进而得到目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域的纹理粗糙度，通过均值计算得到目标对象手掌区域图像的黄疸整体纹理粗糙度，与预设的黄疸整体纹理粗糙度达标阈值进行比对，若，则表示目标对象手掌区域符合皮肤粗糙特征，反之表示目标对象手掌区域不符合皮肤粗糙特征；同理分析目标对象脚掌、身体、面部区域是否符合皮肤粗糙特征，若目标对象手掌、脚掌、身体、面部区域中的任一区域符合皮肤粗糙特征，则识别目标对象符合皮肤粗糙特征；计算目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域的灰度共生矩阵的对比度和能量，包括：将目标对象手掌区域图像内某潜在黄疸子区域的灰度共生矩阵内元素值记为，其中表示元素所在灰度共生矩阵的行数，表示元素所在灰度共生矩阵的列数，获取该潜在黄疸子区域的灰度共生矩阵的灰度级数，分别由公式、得到该潜在黄疸子区域的灰度共生矩阵的对比度、能量，进而得到目标对象手掌区域图像内各潜在黄疸子区域的灰度共生矩阵的对比度和能量；识别目标对象是否符合巩膜黄染特征，包括：提取目标对象的巩膜图像并转化为HSV颜色空间，获取目标对象巩膜图像内各黄色像素点及黄色像素点数量占比，以巩膜图像内瞳孔为圆点，以预设半径依次累加构建各同心的巩膜圆环区域，记为各巩膜环，并按照巩膜环与眼球的距离以从小到大的顺序为各巩膜环进行编号，提取各巩膜环内各黄色像素点的饱和度分量，通过均值计算得到各巩膜环的平均黄疸颜色饱和度，其中为各巩膜环的编号，，计算目标对象的巩膜黄染状态指数，，其中为巩膜环数量，为自然常数，为第个巩膜环的平均黄疸颜色饱和度；将目标对象的巩膜黄染状态指数与预设的黄疸病患巩膜黄染状态指数达标阈值进行比对，若，则识别目标对象符合巩膜黄染特征，反之则识别目标对象不符合巩膜黄染特征；所述评估目标对象的黄疸病况等级，包括：提取目标对象手掌区域图像的黄疸倾向指数、黄疸整体形态相似度和黄疸整体纹理粗糙度并进行累加，得到目标对象手掌区域黄疸病况严重程度系数；同理得到目标对象面部、脚掌、身体区域的黄疸病况严重程度系数，分别记为；结合目标对象的巩膜黄染状态指数，计算目标对象的整体黄疸病况严重程度系数，；由公式得到目标对象的黄疸病况等级，其中分别为预设的二级黄疸病况等级黄疸病患对应整体黄疸病况严重程度系数范围的下限值、上限值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳大学总医院 基于图像识别的黄疸病况监测识别分析方法及系统