[发明专利]一种人工智能化胃镜图像识别处理系统

权利要求书

1.一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，包括对比数据库(20)、数据采集模块(10)与数据处理模块(30)，所述对比数据库(20)预先存储胃部病变图像，所述数据采集模块(10)采集患者胃部图像并剔除低质图像后形成患者样本(60)，所述数据处理模块(30)将患者样本(60)与对比数据库(20)中的图像数据进行对比后形成初诊样本(50)；

所述对比数据库(20)包括病灶数据子库与正常数据子库，所述病灶数据子库与正常数据子库分别存储胃部各部位病变及正常胃部图像数据；

所述数据采集模块(10)包括采集单元、反馈单元及图像剔除单元，所述采集单元采集患者胃部图像数据，所述反馈单元接收胃部图像数据并显示采集的每一帧胃部图像数据，所述反馈单元接收存留指令，并根据存留指令删除或存留对应帧胃部图像数据，所述剔除单元用于保留所有留存的胃部图像数据中的多组相似帧图像中的一帧图像，并将最终剩余的胃部图像数据存入患者样本(60)；

所述数据处理模块(30)包括数据调用单元及结果存储库，所述数据调用单元内配置有对比策略；所述数据调用单元调用患者样本(60)内的每一帧胃部图像数据并与对比数据库(20)内的预存数据进行对比以确认出每一帧胃部图像数据中的病变类型、病变数量及病变位置，所述对比策略记录对比结果为第一对比结果并将所有第一对比结果存入结果存储库内，所述结果存储库内配置有归类统计策略，所述归类统计策略用于计算出结果存储库内的每一组第一对比结果的重要系数，并且设置多组系数阈值范围，将落在不同阈值范围内的第一对比结果按照重要系数排序后发送至初诊样本(50)内对应的重要程度子集内；

还包括反馈更新单元(40)，所述反馈更新单元(40)包括点击采集单元、更新算法及更新数据库，所述点击采集单元用于采集初诊样本(50)内每一帧胃部图像数据的查看时长及查看次数，所述更新算法用于为采集初诊样本(50)内每一帧胃部图像数据配置更新因子并将每组配置有更新因子的胃部图像数据作为单一更新样本存储至更新数据库内；

所述更新算法如下：

S＝cN+dM；

其中，S为更新因子，c、d为权重系数，N为时长等级，M为次数等级；

所述反馈更新单元(40)内还配置有更新策略，所述更新策略包括划分子策略及统计子策略，当触发更新阈值时，所述划分子策略将更新数据库内的更新样本根据设定的重要因数阈值分为多个等级子数据库，所述统计子策略统计出每个等级数据库内更新样本的所在部位的排名，并根据排名重新对每一部位的部位系数Z进行赋值。

2.根据权利要求1所述的一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，所述病灶数据子库中的每组病变胃部图像数据包括图像信息及辅助信息，所述辅助信息包括部位信息及病变类型特征信息。

3.根据权利要求2所述的一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，所述采集模块(10)配置有程度标记策略，所述程度标记策略用于采集标记特征并将附有标记特征帧图像直接发送至对应的重要程度子集内。

4.根据权利要求1所述的一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，所述归类统计策略内设有系数算法，所述系数算法如下：

Q＝aX+bY+Z；

其中，Q为重要系数，a和b为权重系数，X为病变类型数量，Y为病变总数，Z为部位系数。

5.根据权利要求1所述的一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，所述初诊样本(50)内包括剔除子集及未识别子集，所述剔除子集用于接收剔除单元删除的图像数据，所述未识别子集用于收集对比策略进行对比过程中未识别出病变类型的图像数据。

6.根据权利要求1所述的一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，所述对比策略包括圈显子策略，所述圈显子策略用于为每组胃部图像数据中的病变位置配置提示特征。

7.根据权利要求6所述的一种人工智能化胃镜图像识别处理系统，其特征在于，所述对比策略包括部位统计子策略，所述部位统计子策略用于记录患者样本(60)中的所有病变出现的部位并形成病变部位统计子集发送至初诊样本(50)内。