[發明專利]超聲內鏡、人工智能輔助鑒別方法、系統、終端、介質

在審

• 申請號: 202110061525.6
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112801958A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 李曉宇;楊新天;王晗;董蒨
• 申請（專利權）人: 青島大學附屬醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06N3/08;G16H50/20
• 代理公司: 青島鼎尖知識產權代理有限公司 37318
• 代理人: 宋濤

本發明屬于醫療人工智能技術領域，公開了一種超聲內鏡、人工智能輔助鑒別方法、系統、終端、介質，通過圖像采集模塊實時獲取超聲內鏡監視器中超聲內鏡視頻或靜態圖像的圖像數據，并截取圖像幀；通過圖像分割模塊采用人工圖像分割或利用深度學習分割模型基于采集的圖像進行腫瘤部位圖像的分割提取；通過圖像轉換模塊將分割的圖像大小統一，并進行歸一化處理，獲得的模塊化圖片即標準化的病灶部位圖像；通過圖像分類模塊利用深度學習分類模型將模塊化圖片劃分間質瘤圖像或平滑肌瘤圖像；通過輸出模塊輸出圖像分類結果。本發明提供的方法，能夠有效提高圖像鑒別準確率，減少誤診。

技術領域

本發明屬于醫療人工智能技術領域，尤其涉及一種超聲內鏡、人工智能輔助鑒別方法、系統、終端、介質，具體涉及一種間質瘤和平滑肌瘤的超聲內鏡下人工智能輔助鑒別方法。

背景技術

目前，超聲內鏡可以清晰地顯示胃腸道壁的層次和粘膜下病變的起源層次，是目前診斷胃腸道粘膜下腫瘤的準確率最高的影像學技術，被廣泛應用于胃腸道粘膜下腫瘤的篩查和診斷。

間質瘤和平滑肌瘤是胃腸道粘膜下腫瘤中最常見的腫瘤。間質瘤是惡性或潛在惡性的腫瘤，需要密切的隨訪和手術治療；平滑肌瘤被認為是良性的腫瘤，一般不需要進行手術切除。但間質瘤和平滑肌瘤的影像學表現十分相似，當前的影像學技術即使是超聲內鏡也無法有效鑒別間質瘤和平滑肌瘤，因此導致了大量患者被誤診。內鏡下人體組織活檢方法，對于較小的病變(直徑20mm) 存在取材困難，診斷率低的問題，同時還有引起出血和消化道穿孔的風險。一些被誤診的、缺乏明確診斷的、需要密切隨訪、及時手術的間質瘤患者因此耽誤了診療時機；還有一些被誤診的不需要手術的平滑肌瘤患者反復進行胃鏡檢查，進行了不必要的手術治療，既承受了生理的痛苦和手術的風險，也增加了患者的經濟負擔。

人工智能，特別是計算機視覺技術在醫學領域的應用在近年逐漸興起，通過人工智能對醫學影像圖片進行判讀常常可以獲得比人類影像學專家更為準確的診斷率。但目前尚未有針對超聲內鏡下的人工智能診斷應用，特別是診斷間質瘤和平滑肌瘤的應用。

通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：

(1)現有的影像學檢測或鑒別方法并不能準確鑒別間質瘤和平滑肌瘤圖像，導致誤診率高。

(2)內鏡下人體組織活檢方法操作困難，特別是對于較小的病變(直徑 20mm)的標本取材合格率低，導致診斷率低，診斷結論不明確；同時，活檢為侵入性檢查，有出血、消化道穿孔的風險。

(3)目前尚未有針對超聲內鏡下的人工智能診斷應用，特別是鑒別間質瘤。和平滑肌瘤圖像的應用。

解決以上問題及缺陷的難度為：

(1)需要收集大量具有高質量的超聲內鏡圖片且同時具有明確病理診斷的病例資料作為訓練人工智能模型的數據庫。

(2)需要專業的超聲內鏡醫生對超聲內鏡圖片的病變進行標記，用于人工智能模型的訓練和驗證。

(3)需要通過多次調試參數，選擇診斷效能好的人工智能模型和人工智能系統的前臺界面的編程。

(4)需要通過足夠數量的病例的測試，以進一步驗證人工智能系統的可靠性。

解決以上問題及缺陷的意義為：

(1)提高胃腸道間質瘤和平滑肌瘤在超聲內鏡檢查下的診斷準確率。

(2)使間質瘤和平滑肌瘤患者避免了手術前的有創的活檢檢查，和因診斷不明導致的長期進行內鏡檢查隨訪。

(3)提高胃腸道間質瘤和平滑肌瘤在超聲內鏡檢查下的診斷準確率，有利于避免耽誤診療時機或避免進行不必要的手術。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種超聲內鏡、人工智能輔助鑒別方法、系統、終端、介質。