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申请/专利权人：青岛市即墨区人民医院

摘要：本发明提供了一种用于消化系统疾病诊断的呕吐物图像处理分析方法、介质及系统，属于呕吐物图像分析技术领域，包括：获取至少100组已知消化系统疾病患者的呕吐物图像,并进行预处理；对每张图像进行分割,识别呕吐物半透明区域；计算每个半透明区域的透明度,并设置灰色底色的透明度；获取每个分割图像的疾病种类人工标注区域；生成大量呕吐物图像；建立训练数据集,训练并微调呕吐物图像处理分析模型；对新的患者呕吐物图像进行分析,输出诊断中间结果。该方法利用图像分割、样本扩充等技术,解决了由于呕吐物本身具有不确定性和复杂性以及获取大量的呕吐物图像存在困难，导致计算机视觉难以实现对患者的呕吐物图像处理分析的技术问题。

主权项：1.一种用于消化系统疾病诊断的呕吐物图像处理分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、获取至少100组已知消化系统疾病的患者的呕吐在黑白相间方格板上的呕吐物图像组，并进行预处理，得到预处理的呕吐物图像组，记为预处理图像组，所述预处理图像组中的图像记为预处理图像；其中，每一个呕吐物图像组包括一张原始呕吐物图像和一张添加试剂反应后的呕吐物图像，分别记为原始图像和反应图像；S20、对每张预处理图像删除无呕吐物区域得到分割图像，并识别黑白方格未被全部遮挡的区域，即覆盖有呕吐物半透明成分的黑白方格区域，记为半透明区域；S30、在每个独立的半透明区域中根据黑白方格的颜色与标准黑白方格的颜色进行对比，计算所述独立的半透明区域的透明度；S40、将每个分割图像的半透明区域的底色设置为标准灰色，并根据所述半透明区域的透明度设置所述标准灰色的透明度值；S50、获取对于每个分割图像的疾病种类人工标注区域，其中人工标注的标签为消化系统疾病种类；S60、基于采用大量呕吐物图片训练好的Stablediffusion的Checkpoint格式的呕吐物图像生成模型，采用Stablediffusion图生图模块下的蒙版图生图模式，生成大量呕吐物图像；S70、建立训练数据集，包括经过步骤S10-S40处理的呕吐物图像组和生成的大量呕吐物图像组，以及两个图像组对应的疾病种类人工标注区域和人工标注的标签，采用所述训练数据集训练一个神经网络，得到呕吐物图像处理分析基础模型；采用所述预处理图像组及其对应的疾病种类人工标注区域对所述呕吐物图像处理分析基础模型进行微调，得到呕吐物图像处理分析模型；S80、根据步骤S10-S40的方式，获取当前患者的呕吐物图像组，输入到所述呕吐物图像处理分析模型，得到当前患者的消化系统疾病种类向量，并输出给医护人员。

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权利要求：

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