[发明专利]一种消化内镜图像异常特征实时标记系统及方法在审
| 申请号： | 201810365426.5 | 申请日： | 2018-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN108852268A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 段会龙;胡伟玲;刘济全;吴加国;王良静;陈淑洁;张旭;陈飞;余涛;姒健敏 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | A61B1/273 | 分类号： | A61B1/273 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种消化内镜图像异常特征实时标记系统及方法，该系统包括图像获取模块、图像预处理模块、模型训练模块、异常检测模块与标记显示模块；模型训练模块包括图像数据集、分类模型训练单元和检测模型训练单元，利用深度学习CNN分类模型获取可疑胃部癌前疾病分类信息，利用深度学习CNN基于回归方法的目标检测模型快速准确获取病灶位置。利用本发明，有助于对消化内镜下胃部异常特征进行有效的分类和检测，能够减少基于医生长时间、主观诊断的漏诊率，并支持医生在实施内窥镜检查时实时分析、实时显示内窥镜下可疑病灶，降低医生工作负担，提高医疗诊断工作的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 异常特征 模型训练模块 内镜图像 实时标记 胃部 消化 医生 图像预处理模块 内窥镜 分类模型训练 模型训练单元 图像获取模块 异常检测模块 内窥镜检查 图像数据集 癌前疾病 标记显示 病灶位置 分类模型 分类信息 工作负担 可疑病灶 目标检测 实时分析 实时显示 医疗诊断 漏诊率 检测 内镜 诊断 学习 主观 分类 回归 | ||
【主权项】：
1.一种消化内镜图像异常特征实时标记系统，包括计算机系统，其特征在于，所述计算机系统包含：图像获取模块，通过内窥镜图像系统实时获取输入的胃部常规白光内窥镜视频流，剔除其中无效帧，筛选有效关键帧；图像预处理模块，用于对筛选出的关键帧进行图像增强处理；模型训练模块，用于对早期胃部癌前疾病内窥镜图和病灶位置信息进行模型训练，得到检测模型；异常检测模块，用于将经过图像预处理的图像序列输入到训练完成的检测模型之中，得到胃部异常特征的分类信息和定位信息；标记显示模块，将定位信息在图片序列上做出标记，并将标记映射到原始的输入胃部常规白光内窥镜视频流中，并对所述该胃部内镜视频流进行实时显示。
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