[发明专利]基于实时获得的胃内窥镜图像诊断胃病变的内窥镜装置及方法

权利要求书

1.一种内窥镜装置，在利用实时获得的胃内窥镜图像诊断病变的内窥镜装置中，包括：

主体部，收容多个单元装置并插入检测对象的体内；

操作部，具备于上述主体部的后端并基于使用者的输入信息操作上述主体部；

病变诊断部，通过将多个胃病变图像作为输入，将关于胃病变诊断结果的项目作为输出的学习构建人工神经网络系统，将实时获得的新胃内窥镜图像与患者信息连接生成新数据集，通过构建的上述人工神经网络系统执行胃病变诊断；及

显示部，显示上述病变诊断部的诊断结果及实时获得的新胃内窥镜图像。

2.根据权利要求1所述的内窥镜装置，其特征在于：

还包括基于从上述操作部提供得到的使用者的输入信息及病变诊断专职的诊断结果，生成控制上述主体部的动作的控制信号的控制部。

3.根据权利要求2所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述主体包括具备于上述主体部的前端，拍摄新胃病变图像并将拍摄的上述新胃病变图像提供至上述病变诊断部的拍摄部；

上述控制部从上述操作部接收控制上述拍摄部的动作的使用者的输入，生产控制上述拍摄部的控制信号。

4.根据权利要求3所述的内窥镜装置，其特征在于：

还包括将上述拍摄部提供的上述新胃内窥镜图像与位置信息连接生成胃病变信息的病变位置获得部；

上述控制部基于上述病变诊断装置的诊断结果及上述胃病变信息，生成控制用于采集对象体的组织的一部分的活检单元的动作的控制信号。

5.根据权利要求3所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述病变诊断部，包括：

图像获得部，获得上述新胃病变图像；

数据生成部，连接新胃病变图像和患者信息生成新数据集；

数据预处理部，预处理上述新数据集以可用于深度学习算法；

人工神经网络构建部，通过将多个胃病变图像作为输入，将关于胃病变诊断结果的项目作为输出的学习构建人工神经网络系统；及

胃病变诊断部，对新数据集经过预处理过程之后，通过上述人工神经网络系统执行胃病变诊断。

6.根据权利要求5所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述数据生成部将上述各多个胃病变图像与患者信息连接生成数据集，而上述数据集分为上述人工神经网络系统的学习所需的学习用数据集及用于验证上述人工神经网络系统的学习的进行程度的验证用数据集生成。

7.根据权利要求6所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述验证用数据集为不与上述学习用数据集重复的数据集。

8.根据权利要求5所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述预处理部利用包含于上述新数据集的胃病变图像，以上述胃病变为中心，对不包含上述胃病变的图像的周边部区域执行裁切、移动、旋转、翻转及色彩调整中的一个预处理，将上述胃病变图像预处理为可用于上述深度学习算法的状态。

9.根据权利要求8所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述预处理部包括放大用于增加新胃病变图像数据的数据数的放大部，上述放大部使用上述新胃病变图像数据的旋转、翻转、裁切及增噪中的至少一个放大上述新胃病变图像数据。

10.根据权利要求6所述的内窥镜装置，其特征在于：

上述人工神经网络构建部通过将经过预处理过程的上述数据集作为输入，将关于胃病变诊断结果的项目作为输出的卷积神经网络及全连接神经网络的学习构建训练模型。

11.根据权利要求10所述的内窥镜装置，其特征在于：

经过预处理过程的上述数据集作为上述卷积神经网络的输入，上述全连接神经网络将上述积神经网络的输出及上述患者信息作为输入。