[发明专利]一种内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断系统及方法

说明书

本发明公开了一种内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断系统及方法，系统包括客户端、服务端、数据库；通过客户端采集ERCP图像，将获取的ERCP图像输入训练后的深度学习模型中进行识别分类，得到对应的图像信息(包括十二指肠乳头及乳头开口识别，疾病诊断)，并及时反馈给客户端。本发明可帮助医生确定十二指肠乳头及乳头开口位置，提高插管成功率；另外还可辅助医生进行疾病的诊断，防止误诊漏诊，提高诊断准确率及工作效率。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，涉及一种辅助诊断系统及方法，具体涉及一种基于深度学习的内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断系统及方法。

背景技术

内镜下逆行胰胆管造影术(ERCP,Endoscopic RetrogradeCholangiopancreatography)是在内镜下经十二指肠乳头插管注入造影剂，从而逆行显示胰胆管的造影技术，是目前临床上诊断和治疗胆总管结石、阻塞性黄疸等胰胆管疾病的金标准。其中，完成ERCP检查的前提条件是找到十二指肠乳头及乳头开口，并成功插管，所以辨认十二指肠乳头及乳头开口位置十分重要。但医生的识图经验和主观因素对确定十二指肠乳头及乳头开口部位有较大的影响。此外，注射造影剂后，胰胆管开始显影，医生观察病变，医生的经验和状态也会影响疾病诊断的准确率。

深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，具有强大的学习能力和高效的特征表达能力，可以通过大数据的学习，提取图像特征对其进行分类。我们将深度学习与ERCP检查相结合，构建卷积神经网络模型，辅助医生对十二指肠乳头及乳头开口与疾病特征的判别。此外，我们增加了目标检测技术，对图片进行分来，识别出十二指肠乳头及乳头开口后，及时圈出十二指肠乳头及乳头开口，引导医生进行插管，提高插管成功率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于深度学习的内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断系统及方法，利用深度学习对ERCP图像进行分析，在插管前，辅助医生识别十二指肠乳头及乳头开口位置；注射造影剂后，辅助医生对拍摄的胰胆管的显影图像进行疾病诊断。本发明提高医生插管正确率和疾病诊断的准确率。

本发明的系统所采用的技术方案是：一种内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断系统，其特征在于：包括客户端、服务端、数据库；

所述客户端与ERCP设备相连，用于获取当前ERCP设备采集到的图像，通过网络将图像上传到所述服务端，并接收和显示服务端反馈回来的分析结果；

所述服务端，根据客户端发送来的ERCP设备采集的图像，判断图像中是否含有十二指肠乳头及乳头开口，若存在该部位，图像中的十二指肠乳头及乳头开口部位进行定位，圈出十二指肠乳头及乳头开口的范围；识别图像病变特征，辅助医生诊断；将结果反馈给客户端；

所述数据库，用于存储所述ERCP设备采集到的图像、服务端反馈回来的分析结果。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种内镜下逆行胰胆管造影术实时辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：客户端获取当前ERCP设备采集到的图像，并上传至服务端；

步骤2：服务端接收ERCP图像，并将图像作为参数，调用训练好的卷积神经网络模型进行识别：识别十二指肠乳头及乳头开口，若存在该部位，对图片中的十二指肠乳头及乳头开口部位进行定位，圈出十二指肠乳头及乳头开口的范围；识别ERCP图像病变特征，辅助医生诊断；

步骤3：客户端接收并显示分析结果；

步骤4：操作人员根据客户端显示的分析结果进行下一步操作。