The invention discloses a real-time intestinal cleanliness scoring system and method based on artificial intelligence. Through the invention, the intestinal preparation quality of clinical colonoscopy is monitored in real time, and the scoring display is performed on the client side, and the composition ratio of each scoring and the cleaning condition of the inspected intestinal segment within 30s are presented. On the one hand, it is more objective and direct to quantify and express the quality of intestinal preparation of patients operated by doctors, reduce the work load and scoring error of endoscopists, so as to reduce the error assessment of endoscopic quality and the interval of recommended review of colonoscopy; on the other hand, it is more objective and clear for the diagnosis and treatment institutions to understand the quality of intestinal preparation, so as to effectively do a good job in quality control This system is conducive to accelerate the improvement of intestinal cleaning quality, reduce the detection rate of adenoma, realize the early detection and treatment of intestinal precancerous lesions. More importantly, the development of this system is conducive to the follow-up scientific exploration of the impact of different intestinal preparations on intestinal preparation.
【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的实时肠道清洁度评分系统和方法
本专利技术属于医疗技术辅助领域,具体涉及一种基于人工智能的实时肠道清洁度评分系统和方法。
技术介绍
结肠镜检查既能够识别癌前病灶,也可以进行癌前病变的内镜下切除。因此结肠镜检查已经成为筛查和监测结直肠肿瘤的金标准,并且可以降低结肠癌的死亡率。有研究报道,腺瘤性息肉的鉴别与切除,对结肠镜检查的成功与否至关重要。腺瘤检出率(ADR)作为一种评价结肠镜检查质量的指标被广泛应用,它与间隔期结直肠癌的发生发展密切相关。肠道准备的质量决定了内窥镜检查显示结肠黏膜的能力,是影响检测腺瘤及进行高质量检查的重要因素。有研究发现,高质量肠道清洁比低质量肠道清洁的腺瘤检出率高41%。结肠镜检查的有效性,包括其诊断癌前病变和预防结直肠癌的能力,取决于肠道的清洁程度。不充分的肠道准备与较长的手术时间、缩短复查结肠镜时间、增加额外费用、不良事件的数量以及35%-42%的肠道腺瘤漏诊率有关。尽管肠道准备质量很重要,但是接受结肠镜检查的病人中仍有多达25%的人准备不足。因此,在结肠镜检查中做好肠道清洁度的实时准确评分,对提示内镜医师及时做好冲洗、吸引工作十分重要;与此同时,准确分析并储存肠道清洁度评分数据,有利于对结肠镜检查高效、准确的质量控制,从而从肠道准备质量的根源上进行质量控制。现阶段,医院内仍然使用内镜医师人工对肠道清洁度进行评分,考虑到医院内每天进行的结肠镜检查数量很庞大,给内镜医师带来了很大的工作压力。很多内镜医师做完结肠镜检查后,凭借记忆对肠道清洁度进行定量或者定性评分。 ...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的实时肠道清洁度评分系统,其特征在于包括:/n客户端,用于监听并通过网络上传当前肠镜设备采集的图像、操作的时间,接收和实时显示评分的结果;/n服务端,根据从客户端采集的肠镜图像,依据波士顿肠道清洁度评分标准通过分析肠道内固体粪便数量和液体性质,对肠镜视频中的肠段清洁度进行实时评分,并将结果反馈给客户端;/n所述的服务端包括典型图片库、卷积神经网络模块、评分系统;其中,/n典型图片库用于存储肠镜若干张BBPS各级评分典型图像,包括0,1,2,3分共4种等级评分;/n卷积神经网络模块为根据典型图片库中各等级波士顿肠道清洁度的典型图像训练好的模型,该模块用于对肠镜采集的图像进行识别分类;/n评分系统用于根据卷积神经网络模块的分类结果,赋予图像相应的肠道清洁度评分,最后通过评分柱来表示在一定时间间隔所检查的肠段在该时间段中最差的肠道清洁度评分,并计算各类评分的累计百分比;/n所述客户端还包括通信模块,用于发送请求到服务端,并从服务端获取评分系统中的评分结果,并将评分结果传输给客户端并实时显示,肠镜检查结束后,通过评分柱来表示在一定时间间隔所检查的肠段在该时间段中最差的肠道清 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的实时肠道清洁度评分系统,其特征在于包括:
客户端,用于监听并通过网络上传当前肠镜设备采集的图像、操作的时间,接收和实时显示评分的结果;
服务端,根据从客户端采集的肠镜图像,依据波士顿肠道清洁度评分标准通过分析肠道内固体粪便数量和液体性质,对肠镜视频中的肠段清洁度进行实时评分,并将结果反馈给客户端;
所述的服务端包括典型图片库、卷积神经网络模块、评分系统;其中,
典型图片库用于存储肠镜若干张BBPS各级评分典型图像,包括0,1,2,3分共4种等级评分;
卷积神经网络模块为根据典型图片库中各等级波士顿肠道清洁度的典型图像训练好的模型,该模块用于对肠镜采集的图像进行识别分类;
评分系统用于根据卷积神经网络模块的分类结果,赋予图像相应的肠道清洁度评分,最后通过评分柱来表示在一定时间间隔所检查的肠段在该时间段中最差的肠道清洁度评分,并计算各类评分的累计百分比;
所述客户端还包括通信模块,用于发送请求到服务端,并从服务端获取评分系统中的评分结果,并将评分结果传输给客户端并实时显示,肠镜检查结束后,通过评分柱来表示在一定时间间隔所检查的肠段在该时间段中最差的肠道清洁度评分,并计算各类评分的累计百分比。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的实时肠道清洁度评分系统,其特征在于:肠镜肠道清洁度评分是根据BBPS将肠道清洁度分为4个等级,由差到...
【专利技术属性】
技术研发人员:于红刚,刘斌,胡珊,周杰,
申请(专利权)人:武汉楚精灵医疗科技有限公司,
类型:发明
国别省市:湖北;42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。