[发明专利]一种基于图像识别的预防医源性肠壁穿孔的方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的预防医源性肠壁穿孔的方法，其特征在于，包括步骤：

(1)肠镜视频截图处理，获取训练用的图片数据；

(2)从所述图片数据中获取目标图片，形成有效图片数据；

(3)利用使用OpenCV对步骤(2)获得的大量有效图片数据进行处理，将图片的无效信息区域截取，保留包含肠道背景的图片部分；

(4)用步骤(3)获得的数据制作VOC数据集；

(5)搭建用于对VOC数据集中的数据进行训练的深度学习框架；

(6)使用VOC数据集在深度学习框架中进行训练，目标检测算法采用YOLOv3算法，最终得到目标检测模型，用来实时识别肠镜手术检查过程中的结肠镜镜头与肠壁距离小于阈值的图像。

2.如权利要求1所述基于图像识别的预防医源性肠壁穿孔的方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为，使用Python编写脚本处理大量肠镜视频，将视频每隔5帧保存为一幅格式为JPEG的图片，从而获取大量肠镜手术过程中各阶段的图片。

3.如权利要求1所述基于图像识别的预防医源性肠壁穿孔的方法，其特征在于，所述步骤(2)中的具体步骤为，从获取的大量肠镜视频截图中挑选出结肠镜镜头与肠壁距离小于阈值的图片，尤其是在手术过程中出现医源性穿孔现象前的关键帧。

4.如权利要求1所述基于图像识别的预防医源性肠壁穿孔的方法，其特征在于，所述图片的无效信息区域包括图片的黑色边框。

5.如权利要求1所述基于图像识别的预防医源性肠壁穿孔的方法，其特征在于，所述的步骤(4)中的具体步骤为：

使用图像标注工具对OpenCV图片处理后的图片进行标注处理，使用矩形框标出图片中的结肠镜镜头与肠壁距离小于阈值时的肠道环境，生成XML格式文档，然后使用Python编写脚本将XML文件转换为TXT格式文件。