[发明专利]基于深度学习的消化道早癌辅助诊断系统和检查装置有效
| 申请号： | 201910785057.X | 申请日： | 2019-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN110495847B | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 王国华;王燃;柏应国;谭锐 | 申请（专利权）人： | 重庆天如生物科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B1/00 | 分类号： | A61B1/00;A61B1/273;A61B1/31;A61B1/015;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 吴欢燕 |
| 地址： | 401121 重庆市江北区两*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的消化道早癌辅助检查诊断系统和装置，该系统包括特征提取网络、图像分类模型、内镜分类器和早癌识别模型；特征提取网络用于根据神经网络模型对内窥镜图像进行初步特征提取；图像分类模型用于对初步特征进行提取，获取图像分类特征；内镜分类器用于对初步特征进行特征提取，得到内镜分类特征并且对胃镜或结肠镜图像进行分类；早癌识别模型用于对初步特征、内镜分类特征和图像分类特征进行拼接，获取对应部位的白光图像、电子染色图像或化学染色图像的早癌病灶的概率，或者获取对应部位的冲洗提示或者位置识别提示。本发明提高了AI辅助诊断质量与消化内镜检查诊断效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 消化道 辅助 诊断 系统 检查 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的消化道早癌辅助检查诊断系统，其特征在于，包括特征提取网络、图像分类模型、内镜分类器和早癌识别模型；/n其中，所述特征提取网络用于根据神经网络模型对内窥镜图像进行初步特征提取；所述图像分类模型用于对所述初步特征进行提取，获取图像模态特征，并且获取对应胃镜或结肠镜图像的图像分类特征；所述内镜分类器用于对所述初步特征进行特征提取，获取内镜分类特征；所述早癌识别模型用于对所述初步特征、内镜分类特征、图像模态特征和图像分类特征进行拼接，获取对应部位的白光图像、电子染色图像或化学染色图像的早癌病灶的概率，或者获取对应部位的冲洗提示或者位置识别提示。/n
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