[发明专利]一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测系统和方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测系统，其特征在于，包括影像采集装置、主机、智能提示装置、染色装置和染色动作捕捉装置；

所述影像采集装置的输出端与主机的输入端连接，主机的输出端与智能提示装置的输入端连接，智能提示装置的输出端与染色装置的输入端连接，染色装置的染色输出端输出染色药品，染色装置的信号输出端输出染色动作信号到染色动作捕捉装置。

2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测系统，其特征在于，所述主机包括预处理模块、智能识别模块和质量控制模块；所述预处理模块用于对胃肠镜图像数据进行预处理，所述智能识别模块用于识别胃肠镜图像的类别并发出相应的的黏膜染色提示信号，所述质量控制模块用于分析检测黏膜染色的质量。

3.如权利要求2所述的一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测系统，其特征在于，所述胃肠镜图像的类别包括染色图、病变图和正常图。

4.如权利要求2所述的一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测系统，其特征在于，所述质量控制模块包括染色记录单元、染色分析单元和输出单元；其中，染色记录单元用于统计智能识别模块发出的黏膜染色提示信号和对应时间内的黏膜染色动作；染色分析单元用于分析黏膜染色动作是否发生在黏膜染色提示信号提示的时间内；输出单元用于将分析结果实时显示并生成报告。

5.如权利要求1所述的一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测系统，其特征在于，所述智能提示装置包括信号接收模块和信号提示模块；其中信号接收模块用于接收主机输出的黏膜染色提示信号；信号提示模块根据黏膜染色提示信号来做出相应的提示，提示包括“不需染色”和“需要染色”。

6.一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：首先对系统进行训练以区分白光和染色模式并得到癌症阈值P，完成系统的初始化；

S2：实时获取胃肠镜图像，经过预处理后智能识别胃肠镜图像的类别，从而输出对应黏膜染色提示完成黏膜染色。

7.如权利要求6所述的一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-1：智能识别胃肠镜图像是否为病变图，若是则进入S2-2；若不是则进入S2-4；

S2-2：识别胃肠镜图像中病变率是否大于癌症阈值P，若是则进入S2-3；若不是则进入S2-4；

S2-3：输出黏膜染色提示，并发出报警信号。

S2-4：继续对其它部位进行黏膜染色检测。

8.如权利要求6所述的一种基于深度学习的消化道黏膜染色检测方法，其特征在于，还包括

S3：记录发出黏膜染色提示信号的时间戳t1和黏膜染色动作信号的时间戳t2，若t2-t1≤t则为有效的黏膜染色动作，若t2-t1＞t则为无效的黏膜染色动作，t为预设时间阈值。