[发明专利]用于识别息肉图像的系统和方法

权利要求书

1.一种用于识别包括息肉的图像的方法，包括：

访问在CE规程期间由胶囊内窥镜检查设备捕获的胃肠道(GIT)的多个图像，其中：

所述多个图像中的每个图像疑似包括息肉并且与包含所述息肉的概率相关联，并且

所述多个图像包括种子图像，每个种子图像与所述多个图像中的一个或多个图像相关联，与每个种子图像相关联的所述一个或多个图像被识别为疑似包括与所述相关联的种子图像相同的息肉；以及

对所述种子图像应用息肉检测系统以识别包括息肉的种子图像，其中所述息肉检测系统基于与所述种子图像相关联的所述一个或多个图像和与所述种子图像以及与所述一个或多个相关联的图像相关联的所述概率来应用于所述种子图像中的每个种子图像。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括识别所述多个图像中包括尺寸等于或大于预定义尺寸的息肉的图像，其中所述多个图像中的每个图像进一步与包含在所述每个图像中的所述疑似息肉的估计尺寸相关联，并且其中所述息肉检测系统基于与所述种子图像以及与所述种子图像相关联的所述一个或多个图像相关联的所述估计息肉尺寸来进一步应用于所述种子图像中的每个种子图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述规程被确定为不充分并且被排除，并且其中至少一个种子图像被识别为包括尺寸等于或大于所述预定义尺寸的息肉或者包括预定义数量的尺寸等于或大于所述预定义尺寸的息肉，所述方法还包括否决所述规程的所述排除。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述息肉检测系统包括以下中的至少一者：一个或多个正滤波器、一个或多个负滤波器、一个或多个经典机器学习系统或它们的组合。

5.根据权利要求4所述的方法，其中到所述一个或多个经典机器学习系统、所述一个或多个正滤波器或所述一个或多个负滤波器的输入包括以下中的至少一者：包含息肉的种子图像概率、与种子图像相关联的图像的数量、与具有根据预定义阈值的包含息肉的概率的种子图像相关联的图像的数量或它们的组合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中通过在相邻图像中应用跟踪包含在每个种子图像中的所述疑似息肉的跟踪器、或者通过使用将所述种子图像与相邻图像进行比较的分类系统来确定与每个种子图像相关联的所述一个或多个图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所访问的所述胃肠道(GIT)的多个图像为CE规程研究的图像。

8.根据权利要求1所述的方法，还包括从所述多个图像中选择所述种子图像。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括基于被识别为包括息肉的所述种子图像，向所述CE规程的转诊医师提供指示以将所述CE规程的受试者转诊到结肠镜检查规程。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

对于所述多个图像中的每个图像：

应用经典机器学习系统，所述经典机器学习系统被配置为基于对应于所述图像的输入特征来提供所述图像包含所述息肉的所述概率，以及

访问对应于所述图像的所述经典机器学习系统的软间隔；以及

在没有人为干预的情况下，基于所述多个图像的所述软间隔来确定是否推荐结肠镜检查。

11.根据权利要求10所述的方法，还包括访问软间隔到图像包含息肉的概率的映射，

其中是否推荐结肠镜检查的所述确定还基于软间隔到图像包含息肉的概率的所述映射。

12.根据权利要求10所述的方法，还包括：

对于所述多个图像中的每个图像，访问所述图像的估计息肉尺寸，所述估计息肉尺寸基于所述图像而生成；以及

访问估计息肉尺寸到实际息肉尺寸为至少预定义尺寸的概率的映射，

其中是否推荐结肠镜检查的所述确定还基于所述估计息肉尺寸和估计息肉尺寸到实际息肉尺寸为至少预定义尺寸的概率的所述映射。