[發明專利]一種胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷系統及方法在審

申請號：	201811431020.9	申請日：	2018-11-28
公開（公告）號：	CN109493340A	公開（公告）日：	2019-03-19
發明（設計）人：	于紅剛;陳明鍇;胡珊;吳練練;宮德馨;佘倩	申請（專利權）人：	武漢大學人民醫院（湖北省人民醫院）
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00;G16H15/00;G16H30/20
代理公司：	武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222	代理人：	魏波
地址：	430060 湖***	國省代碼：	湖北;42
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摘要：
搜索關鍵詞：	卷積神經網絡靜脈曲張胃鏡圖像分級輔助診斷系統視頻接收模塊數據庫模塊結果報告設備采集食管胃病灶圖像可疑病灶判別結果胃鏡檢查醫生診斷合格性置信度病灶調用排序存儲視頻輸出記錄全局圖片
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【說明書】：

本發明公開了一種胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷系統及方法，系統包括視頻接收模塊、卷積神經網絡模塊、結果報告模塊、數據庫模塊；視頻接收模塊，用于接收胃鏡設備采集的圖像，調用卷積神經網絡模塊進行識別；卷積神經網絡模塊，用于對圖像合格性進行判別和對病灶分級判別；結果報告模塊，用于記錄卷積神經網絡模塊的每一次的判別結果，當本次胃鏡檢查完成之后，按照置信度和圖片質量排序，輸出N張包含可疑病灶的圖像和對應的靜脈曲張分級結果；數據庫模塊，用于存儲胃鏡設備采集的圖像、卷積神經網絡模塊進行識別結果。本發明能夠從全局視頻中提取最有價值圖像，并對病灶圖像進行靜脈曲張分級，為醫生診斷提供更可靠、高效的支持。

技術領域

本發明屬于圖像識別技術領域，涉及一種胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷系統及方法，具體涉及一種基于深度學習的胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷系統及方法。

背景技術

急性消化道出血是消化系統疾病中常見的并發癥，其中肝硬變失代償導致的食管或胃底靜脈曲張破裂出血尤為棘手，嚴重時常危及生命，因此，準確的診斷和對治療療效的判斷至關重要。目前，胃鏡檢查為診斷食管胃底靜脈曲張最簡便而有效的方法，并且對食管胃底靜脈曲張的分級有助于了解病情危重情況。內鏡操作中，臨床醫師在內鏡操作中依據自己經驗對可疑病灶區域的判斷，并將圖像抓取下來保存到內鏡報告系統中，由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。現有的技術只關注如何識別已經由操作醫師采集的圖像中是否包含病灶，并未能考慮自動采集最有價值影像；并且，檢查結果受制于操作醫師的工作狀態、經驗影響，容易出現分級不準確情況，這將導致臨床醫生對病變無法做出全面準確的評估。

發明內容

本發明為了解決的是人工采集胃底靜脈曲張圖像、人工判斷食管胃底靜脈曲張分級不準確的問題，提供了一種基于深度學習的胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷系統及方法。

本發明的系統所采用的技術方案是：一種胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷系統，其特征在于：包括視頻接收模塊、卷積神經網絡模塊、結果報告模塊、數據庫模塊；

所述視頻接收模塊，用于接收胃鏡設備采集的圖像，調用所述卷積神經網絡模塊進行識別；

所述卷積神經網絡模塊，包括圖像合格性判別模型、病灶分級判別模型，分別用于對圖像合格性進行判別和對病灶分級判別；

所述結果報告模塊，用于記錄所述卷積神經網絡模塊的每一次的判別結果，當本次胃鏡檢查完成之后，按照置信度和圖片質量排序，輸出N張包含可疑病灶的圖像和對應的靜脈曲張分級結果；

所述數據庫模塊，用于存儲胃鏡設備采集的圖像、卷積神經網絡模塊進行識別結果。

本發明的方法所采用的技術方案是：一種胃鏡下食管胃底靜脈曲張輔助診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：視頻接收模塊接收胃鏡設備采集的圖像，調用卷積神經網絡模塊進行識別；

步驟2：神經網絡模塊依次調用圖像合格性判別模型、病灶分級判別模型，分別對圖像合格性進行判別和對病灶分級判別；

步驟3：結果報告模塊記錄卷積神經網絡模塊的每一次的判別結果，當本次胃鏡檢查完成之后，按照置信度和圖片質量排序，輸出N張包含可疑病灶的圖像和對應的靜脈曲張分級結果。

本發明具有如下優點：解決傳統胃鏡統依賴人工采圖，容易出現圖像采集不全或者圖像模糊不合格，利用卷積神經網絡模型對圖像進行自動圖像篩選后，能夠從全局視頻中提取最有價值圖像，并且深度學習可以對靜脈曲張進行分級，為醫生診斷提供更可靠、高效的支持。