[发明专利]一种胶囊内镜影像智能筛查系统

权利要求书

1.一种胶囊内镜影像智能筛查系统，其特征在于，包括：

影像控制模块：用于实现胶囊内镜影像数据的加载，以及将影像数据进行格式标准化处理和初始化管理；

影像筛查模块：用于通过深度学习算法模型对胶囊内镜影像数据进行筛查，根据胶囊内镜影像上的形态特征和边缘平滑度特征，判断影像是否为病灶影像或疑似病灶影像，并对病灶种类进行分类；

筛查结果处理模块：用于执行对影像筛查模块的筛查结果进行查询和处理操作，所述处理操作包括对阳性影像的确认和修改以及对阴性影像的确认；

报告编辑模块：用于执行编辑报告操作，所述编辑报告操作包括报告影像的导入，病例信息的导入，以及报告文字编辑；

报告导出模块：用于生成电子报告或打印成纸质报告。

2.根据权利要求1所述的一种胶囊内镜影像智能筛查系统，其特征在于，还包括人机交互界面，所述人机交互界面用于显示影像筛查模块的筛查结果，还用于输入筛查命令，以及用于输入筛查结果的处理命令和报告编辑操作命令。

3.根据权利要求1所述的一种胶囊内镜影像智能筛查系统，其特征在于，所述影像筛查模块内的深度学习算法模型包括胶囊小肠镜算法模型和胶囊胃镜算法模型，分别用于对胶囊小肠镜影像和胶囊胃镜影像进行筛查，以得到有病灶及疑似病灶影像。

4.根据权利要求1所述的一种胶囊内镜影像智能筛查系统，其特征在于，所述影像筛查模块内的深度学习算法模型所用的网络模型为CaffeNet、GoogleNet、VGG Net或ResNet网络，其通过SVM算法进行有监督学习进而对胶囊内镜影像数据进行筛查。

5.根据权利要求1所述的一种胶囊内镜影像智能筛查系统，其特征在于，所述深度学习算法模型进行训练的具体方法为：先使用通用的图像分类大数据集IMAGENET上对模型进行预训练，然后利用胶囊内镜训练集数据对训练得到的模型进行微调训练。

6.根据权利要求5所述的一种胶囊内镜影像智能筛查系统，其特征在于，胶囊内镜数据集训练集数据被分为正常、轻度、中度和重度四类数据集。