[发明专利]一种超声内镜下识别和定位胰腺神经内分泌肿瘤的系统

说明书

本发明公开了一种超声内镜下识别和定位胰腺神经内分泌肿瘤的系统，包括：图像采集模块，训练集制作模块，被配置为使用多目标标注工具对样本集图像中的胰腺神经内分泌肿瘤区域进行标注；辅助诊断模块，被配置为构建辅助诊断模型，经过训练集进行优化训练后，对于输入的预处理后的图像进行胰腺神经内分泌肿瘤病变区域识别；联合判断模块，被配置为将输出结果以色带图的形式进行显示，用于判断胰腺神经内分泌肿瘤病变区域识别结果的准确性。本发明通过对超声内镜下PNET的智能自动化识别，可在超声内镜检查过程中，在产生的大量超声内镜图片中准确识别及定位PNET，提高PNET的检出率，减少漏诊。

技术领域

本发明涉及肿瘤智能辅助诊断技术领域，尤其涉及一种超声内镜下识别和定位胰腺神经内分泌肿瘤的系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

目前超声内镜下对胰腺神经内分泌肿瘤(PNET)的识别和定位仍依赖于超声内镜检查操作者，在超声内镜扫查过程中，操作者依赖个人的经验，在超声图像中识别并定位PNET。但是，由于PNET病变的超声内镜图像与正常胰腺背景的图像具有非常高的相似度，而在超声内镜连续扫查的过程中会有大量的超声内镜图片，在检查过程中对PNET进行识别和定位具有较高的难度，需要检查者有丰富的超声内镜识图经验，且存在一定程度的误诊和漏诊。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种超声内镜下识别和定位胰腺神经内分泌肿瘤的系统，能够在检查过程中迅速、准确地对PNET进行识别和定位。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种超声内镜下识别和定位胰腺神经内分泌肿瘤的系统，包括：

图像采集模块，通过采集卡接入内镜主机，获取内镜主机采集到的每一帧图像信息；选取单帧带有PNET病变的内镜图像构建样本集；

训练集制作模块，被配置为使用多目标标注工具对样本集图像中的胰腺神经内分泌肿瘤区域进行标注；同时生成标注位置对应的标注文本信息；所述标注区域以及该区域对应的标注文本信息构成训练集；

辅助诊断模块，被配置为构建辅助诊断模型，经过训练集进行优化训练后，对于输入的预处理后的图像进行胰腺神经内分泌肿瘤病变区域识别；

联合判断模块，被配置为将输出结果以色带图的形式进行显示，用于判断胰腺神经内分泌肿瘤病变区域识别结果的准确性。

进一步地，将输出结果以色带图的形式进行显示，具体为：

(1)设置色带图的初始值；

(2)判断当前帧图像PNET输出概率是否大于设定值；如果是，与当前图像对应的色带值增加当前概率值；当PNET输出概率小于设定值时，与当前图像对应的色带值减去设定值与当前输出概率的差值；

(3)重复步骤(2)，直到所有的图像判断完毕，按照图像输入顺序将每一帧图像的色带值依次连接得到最终的色带图；

(4)通过色带图的颜色变化，判断当前辅助诊断模型输出结果的可信度。

在另一些实施方式中，采用如下技术方案：

一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行以下过程：

通过采集卡接入内镜主机，获取内镜主机采集到的每一帧图像信息；选取单帧带有PNET病变的内镜图像构建样本集；

使用多目标标注工具对样本集图像中的胰腺神经内分泌肿瘤区域进行标注；同时生成标注位置对应的标注文本信息；所述标注区域以及该区域对应的标注文本信息构成训练集；