[发明专利]基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统

说明书

本发明公开了一种基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统，包括：数据采集装置，被配置为采集待识别的消化道图像，并传送至云平台；云平台，被配置为建立推断模型，构建训练集对所述推断模型进行优化训练；利用所述推断模型对接收到的图像进行消化道位置和病灶类型推断，并对所述图像和消化道病灶识别结果分别进行保存；在线纠错模块，被配置为医生客户端在线查看推断结果，并对推断错误的结果进行标注和纠错；在线优化模块，被配置为将纠错后的图像加入训练集，重新对推断模型进行训练。本发明能够提高消化内道病灶识别的准确性，提高消化系统疾病的检出率。

技术领域

本发明涉及云平台数据处理技术领域，尤其涉及一种基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统。

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。

消化道疾病的判断通常采用通过消化道内镜获得消化道图像，然后对图像进行分析识别，判断是否存在病灶。

目前，对于消化道图像的分析识别往往是通过医生的肉眼观察和对病灶位置的手动标注来实现的，但是，由于人工智能识别的模型和产品分布在多家医院的多个科室，每天产生的消化内镜图像数量庞大，数据是隐私数据，同时数据需要收集到统一位置，这导致了数据共享困难，数据识别的准确率较低，容易导致漏诊和误诊。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统，基于云平台进行消化道病灶辅助识别，能够实现数据共享，可以减少边缘设备的计算压力，同时可以保证识别模型的数据安全。

在一些实施方式中，采用如下技术方案：

基于云平台的消化道病灶辅助识别与正反馈系统，包括：

数据采集装置，被配置为、采集待识别的消化道图像，并传送至云平台；

云平台，被配置为建立推断模型，构建训练集对所述推断模型进行优化训练；利用所述推断模型对接收到的图像进行消化道病灶推断，并对所述图像和消化道病灶识别结果分别进行保存；

在线纠错模块，被配置为医生客户端在线查看推断结果，并对推断错误的结果进行标注和纠错；

在线优化模块，被配置为将纠错后的图像加入训练集，重新对推断模型进行训练。

具体地，所述云平台包括：

至少一个推断单元：被配置为建立推断模型，对图像进行消化道病灶类型和病灶位置的推断；

至少一个训练单元：被配置为对推断模型进行优化训练；

至少一个文件存储单元：被配置为对接收到的图像进行存储；

数据存储单元：被配置为对推断结果进行存储。

云平台接收到对图像进行消化道病灶推断的请求后，通过负载均衡方式将所述请求均匀分配至相应的推断单元。

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：

采集待识别的消化道图像，并传送至云平台；

云平台建立推断模型，构建训练集对所述推断模型进行优化训练；利用所述推断模型对接收到的图像进行消化道病灶推断，并对所述图像和消化道病灶识别结果分别进行保存；

医生客户端在线查看推断结果，并对推断错误的结果进行标注和纠错；

将纠错后的图像加入训练集，重新对推断模型进行训练。