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[發(fā)明專利]基于相關(guān)性的增生性瘢痕治療效果的評(píng)估方法及系統(tǒng)在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201611048089.4 申請(qǐng)日: 2016-11-21
公開(公告)號(hào): CN106600633A 公開(公告)日: 2017-04-26
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 劉剛;何妍妍;呂開陽(yáng);戴和譜;張萬(wàn);張騰 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 上海電力學(xué)院
主分類號(hào): G06T7/30 分類號(hào): G06T7/30;G06T7/00;G06T7/90
代理公司: 上海科盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司31225 代理人: 趙志遠(yuǎn)
地址: 200090 *** 國(guó)省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說(shuō)明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 相關(guān)性 增生 瘢痕 治療 效果 評(píng)估 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于相關(guān)性的增生性瘢痕治療效果的評(píng)估方法,其特征在于,包括以下步驟:

1)分別獲取治療前瘢痕圖像、治療后瘢痕圖像以及對(duì)應(yīng)的治療前后鄰近瘢痕的正常皮膚圖像;

2)分別用能量分水嶺分割算法得到治療前后瘢痕圖像的瘢痕區(qū)域;

3)分別獲取治療前后瘢痕區(qū)域與對(duì)應(yīng)的正常皮膚之間的相關(guān)性向量MIj,n和MIk,m

4)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,分別計(jì)算相關(guān)性向量MIj,n和MIk,m的均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及MIj,n和MIk,m之間的顯著性差異P值,根據(jù)計(jì)算結(jié)果分析得到治療效果評(píng)估結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相關(guān)性的增生性瘢痕治療效果的評(píng)估方法,其特征在于,所述步驟3)中治療前瘢痕區(qū)域與對(duì)應(yīng)的正常皮膚之間的相關(guān)性向量MIj,n滿足以下公式:

<mrow><msub><mi>MI</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>A</mi><mi>n</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>C</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mo>&Sigma;</mo><mrow><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub><mo>&Element;</mo><msub><mi>&Omega;</mi><msub><mi>A</mi><mi>n</mi></msub></msub></mrow></munder><munder><mo>&Sigma;</mo><mrow><msub><mi>c</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>&Element;</mo><msub><mi>&Omega;</mi><msub><mi>C</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub></msub></mrow></munder><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><msub><mi>log</mi><mn>2</mn></msub><mfrac><mrow><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>a</mi><mi>n</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>c</mi><mrow><mi>j</mi><mo>,</mo><mi>n</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow>

式中,An為第n個(gè)治療前瘢痕圖像的瘢痕區(qū)域,為An的灰度集合,Cj,n為對(duì)應(yīng)第n個(gè)治療前瘢痕圖像的第j個(gè)治療前鄰近瘢痕的正常皮膚圖像,為Cj,n的灰度集合,p(an)為An中像素點(diǎn)an的邊緣概率分布,p(cj,n)為Cj,n中像素點(diǎn)cj,n的邊緣概率分布,p(an,cj,n)為An中像素點(diǎn)an與Cj,n中像素點(diǎn)cj,n的聯(lián)合概率分布;

治療后瘢痕區(qū)域與對(duì)應(yīng)的正常皮膚之間的相關(guān)性向量MIk,m滿足以下公式:

<mrow><msub><mi>MI</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>B</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mo>&Sigma;</mo><mrow><msub><mi>b</mi><mi>m</mi></msub><mo>&Element;</mo><msub><mi>&Omega;</mi><msub><mi>B</mi><mi>m</mi></msub></msub></mrow></munder><munder><mo>&Sigma;</mo><mrow><msub><mi>d</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>&Element;</mo><msub><mi>&Omega;</mi><msub><mi>D</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub></msub></mrow></munder><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>b</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>d</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><msub><mi>log</mi><mn>2</mn></msub><mfrac><mrow><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>b</mi><mi>m</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>d</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>b</mi><mi>m</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>d</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow>

式中,Bm為第m個(gè)治療后瘢痕圖像的瘢痕區(qū)域,為Bm的灰度集合,Dk,m為對(duì)應(yīng)第m個(gè)治療后瘢痕圖像的第k個(gè)治療后鄰近瘢痕的正常皮膚圖像,為Dk,m的灰度集合,p(bm)為Bm中像素點(diǎn)bm的邊緣概率分布,p(dk,m)為Dk,m中像素點(diǎn)dk,m的邊緣概率分布,p(bm,dk,m)為Bm中像素點(diǎn)bm與Dk,m中像素點(diǎn)dk,m的聯(lián)合概率分布。

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