FUNDACIÓN DEUSTO;UNIVERSIDAD DE DEUSTO;EL-BAZ, Ayman S.;ELMAGHRABY, Adel S.
发明人:
GARCÍA-ZAPIRAIN SOTO, Maria Begoña
申请号：
USUS2018/033468
公开号：
WO2018/213752A1
申请日:
2018.05.18
申请国别(地区):
US
年份:
2018
代理人:
摘要：
Evaluating a pressure ulcer includes: detecting in a color input image a boundary of the pressure ulcer to get a RGB region of interest (ROI) image； converting the RGB ROI image to a grayscale ROI image； processing the grayscale ROI image using a Linear Combination of Discrete Gaussians (LCDG) process to estimate three main class probabilities of the grayscale ROI image； processing the RGB ROI image using predetermined RGB values to estimate the three main class probabilities of the RGB ROI image； and combining the probabilities of the grayscale ROI image and the probabilities of the RGB ROI image to determine an estimated labeled image； and normalizing and refining the estimated labeled image using a Generalized Gauss-Markov Random Field (GGMRF) process to produce a final segmentation image.La présente invention se rapporte à l'évaluation d'un ulcère, qui consiste : à détecter, dans une image d'entrée, une couleur d'une frontière de l'ulcère pour obtenir une image de région d'intérêt (RI) dans le système RJB ； à convertir l'image de la RI dans le système RJB en une image de la RI en échelle de gris ； à traiter l'image de la RI en échelle de gris en utilisant un procédé de combinaison linéaire discrète de Gauss (LCDG) pour estimer trois principales classes de probabilité de l'image de la RI en échelle de gris ； à traiter l'image de la RI dans le système RJB en utilisant les valeurs RJB prédéterminées pour estimer les trois principales classes de probabilité de l'image de la RI dans le système RJB ； et à combiner les probabilités de l'image de la RI en échelle de gris et les probabilités de l'image de la RI dans le système RJB pour déterminer une image marquée estimée ； enfin à normaliser et affiner l'image marquée estimée en utilisant un procédé de champ aléatoire généralisé de Gauss-Markov (GGMRF) pour produire une image de segmentation finale.
