[發明專利]基于深度學習的瘤樣病變識別工作站

在審

• 申請號: 201910339986.8
• 申請日: 2019-04-25
• 公開（公告）號: CN111839422A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 王玉峰
• 申請（專利權）人: 天津御錦人工智能醫療科技有限公司
• 主分類號: A61B1/00
• 分類號: A61B1/00;A61B1/04;A61B1/31;G16H30/20;G06T7/00
• 代理公司: 天津市三利專利商標代理有限公司 12107
• 代理人: 李文洋

本發明涉及智能醫療技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的瘤樣病變識別工作站。包括：腸鏡設備、電腦主機、顯示設備、WEB端界面、病變識別模型和數據傳輸模塊；所述腸鏡設備為醫生腸鏡檢查所需要的所有相關儀器和設備；所述電腦主機用于配置好模型所需的相關環境框架；所述web端界面架設在電腦主機中；所述病變識別模型用于識別腸鏡檢查退鏡視野中的相關病變；所述顯示設備和電腦主機相連。本發明能夠通過深度學習自動檢查腸道中的瘤樣病變并提示給醫生供參考，不僅能更好更全面的檢測出腸道瘤樣病變，而且可以大大減輕醫生的壓力，讓醫生更專注于其它更富創造性的任務中，有著巨大的經濟及社會效益。

技術領域

本發明涉及智能醫療技術領域，尤其涉及一種基于深度學習的瘤樣病變識別工作站。

背景技術

大腸癌是全球常見的惡性腫瘤之一，包括結腸癌和直腸癌。大腸癌的發病率從高到低依次為直腸、乙狀結腸、盲腸、升結腸、降結腸及橫結腸。隨著我國人口老齡化的加劇和人們生活方式的改變，結直腸癌發病率和死亡率正在逐年上升，早期發現、早期診斷及早期治療是降低死亡率及提高生存率的主要策略之一。

腸鏡檢查是經肛門將腸鏡循腔插入至回盲部，從黏膜側觀察結腸病變的檢查方法。腸鏡檢查幾乎可以滿足全部結腸區域的檢查需要。腸鏡檢查既可用于診斷，且能對息肉或早期微小癌灶切除，對可以病灶能定向鏡取組織進行活檢。在大腸癌普查中，常作為評價各種初篩效果的“金標準”。對預防及早期發現結腸癌有著重要的意義，因此是目前大腸癌診斷的最有效手段。

然而腸鏡檢查需要在動態的情況下由人眼判別腸道情況，加之每個醫生每天手術檢查很多，長時間的視覺疲勞很可能使一些較小的不明顯息肉漏掉。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術的不足，而提供一種基于深度學習的瘤樣病變識別工作站。

本發明為實現上述目的，采用以下技術方案：一種基于深度學習的瘤樣病變識別工作站，其特征在于：包括：腸鏡設備、電腦主機、顯示設備、WEB端界面、病變識別模型和數據傳輸模塊；

所述腸鏡設備為醫生腸鏡檢查所需要的所有相關儀器和設備；所述電腦主機采用linux-Ubuntu16.04操作系統，配置好模型所需的相關環境框架；所述web端界面架設在電腦主機中，用于顯示模型識別結果；所述病變識別模型用于識別腸鏡檢查退鏡視野中的相關病變，并通過數據傳輸模塊傳送到電腦主機；所述顯示設備和電腦主機相連，用于顯示腸鏡攝像頭傳輸的腸鏡視頻圖像、病變標記和web端界面。

優選地，所述顯示設備包括但不只限于高清顯示器，用于顯示腸鏡攝像頭傳輸的腸鏡視頻圖像、病變標記和web端界面。

優選地，所述web端界面能夠顯示醫院科室和醫生、病人的相關信息、檢查操作提示、場景檢查實時圖像和識別模型輸出的提示框。

優選地，所述病變識別模型算法包括但不限于YOLO V3；病變識別模型能夠接受腸鏡輸出的視頻圖像，將每一幀圖像送入模型進行目標檢測，若檢測出目標，則輸出目標類型并框出位置，通過數據傳輸模塊發送給web端顯示。

本發明的有益效果是:本發明能夠通過深度學習自動檢查腸道中的瘤樣病變并提示給醫生供參考，不僅能更好更全面的檢測出腸道瘤樣病變，而且可以大大減輕醫生的壓力，讓醫生更專注于其它更富創造性的任務中，有著巨大的經濟及社會效益。

附圖說明

圖1是本發明的結構示意圖；

圖2是本發明中病變識別模型的訓練流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖及較佳實施例詳細說明本發明的具體實施方式。如圖1和圖2所示，一種基于深度學習的瘤樣病變識別工作站，包括腸鏡設備、電腦主機、顯示設備、WEB端界面、病變識別模型和數據傳輸模塊。