一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统。该系统包括肠道影像采集单元、肠道息肉检测单元和肠道检测显示单元，其中，肠道影像采集单元用于对肠道影像的采集，然后将肠道影像输入到肠道息肉检测单元进行肠道息肉的定位和识别，肠道检测显示单元则对肠道影像进行视频呈现的同时，还能在肠道影像上同步标注显示肠道息肉的检测信息。该系统能够接入多种不同类型的肠道影像设备，通用性强，检测单元采用深度学习的方法大大提高了对肠道息肉的定位和识别的准确度，并且与肠道影像实时同步显示，提高了检测效率和便利性。

An intelligent assistant system for detection and recognition of intestinal polyps

【技术实现步骤摘要】
一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统
本专利技术涉及医学和计算机结合
，尤其涉及一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统。
技术介绍
肠道息肉是一种常见的肠道疾病，内窥镜肠道检测是一种肠道疾病检测方式，使用肠道内窥镜深入肠道内对肠道图像进行采集，通过对内窥镜视觉范围内的图像进行判断，最大限度的发现病灶，从而确定患者病情。内窥镜肠道检查具有检测效率高和成本低的优点，能基本检测所有肠道区域，已经被世界各国各大医院所采用。现有的内窥镜肠道检测通常为医师肉眼观察探测结果来确定息肉位置，息肉的检出率也受医师的经验、疲劳度、探测速率等因素的影响，故存在着一定程度的息肉漏检情况。因此，为了提高诊断准确率，降低漏诊率，同时也希望提高肠道检测的实时诊断的准确性，需要对肠道息肉检测识别提供智能辅助系统，以此可以实现对息肉的定位精度，为医师的诊断提供了参考。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，解决现有技术中的肠道息肉检测存在的定位和识别的准确度不高、以及识别的时效性不强等问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是提供一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，包括肠道影像采集单元、肠道息肉检测单元和肠道检测显示单元，其中，肠道影像采集单元用于对肠道影像的采集，然后将肠道影像输入到肠道息肉检测单元进行肠道息肉的定位和识别，肠道检测显示单元则对肠道影像进行呈现的同时还能在肠道影像上同步标注显示肠道息肉检测信息。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，肠道息肉检测单元还进一步包括转换模块、检测模块和显示模块。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，所述检测模块包括6级依次串联的卷积检测组和检测识别组，其中，第一卷积检测组和第二卷积检测组具有相同的结构，均是由两个卷积层和一个最大池化层串联而成，第三卷积检测组、第四卷积检测组和第五卷积检测组具有相同的结构，均是由三个卷积层和一个最大池化层串联而成，第六卷积检测组则包括9个卷积层串联而成；第四卷积检测组有一个卷积层输出特征图至检测识别组，而第六卷积检测组则有五个卷积层分别输出特征图至检测识别组。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，第一卷积检测组包括依次串联的第一输入卷积层、第一输出卷积层和第一最大池化层；第二卷积检测组包括依次串联的第二输入卷积层、第二输出卷积层和第二最大池化层。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，第三卷积检测组包括依次串联的第三输入卷积层、第三中间卷积层、第三输出卷积层和第三最大池化层，第四卷积检测组包括依次串联的第四输入卷积层、第四中间卷积层、第四输出卷积层3和第四最大池化层，第五卷积检测组中包括依次串联的第五输入卷积层、第五中间卷积层、第五输出卷积层和第五最大池化层。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，第六卷积检测组包括10个卷积子层，依次是串联的第1级卷积子层至第10级卷积子层，其中第2级卷积子层输出特征图至检测识别组，第4级卷积子层输出特征图至检测识别组，第6级卷积子层输出特征图至检测识别组，第8级卷积子层输出特征图至检测识别组，第10级卷积子层输出特征图至检测识别组Q7。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，所述检测模块包括前后级联的五级检测组和检测输出组，其中，第一级检测组包括串联的卷积层和池化层，第二级检测组包括两级串联的Inception结构，第三级检测组包括四级串联的Inception结构，第四级检测组包括两级串联的Inception结构，第五级检测组包括串联的卷积层和池化层，第三级检测组和第四级检测组分别有一路输出至检测输出组，第五级检测组则有三路输出至检测输出组，由检测输出组输出最终检测结果。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，其中，第一级检测组包括五层，从左至右依次是第一卷积层、第一最大池化层、第二卷积层、第三卷积层、第二最大池化层。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，所述Inception结构包括四个分支，其中，第一分支中包括一个卷积层，在第二分支中包括两个串联的卷积层，在第三分支中包括三个串联的卷积层，在第四分支中包括串联的均值池化层和卷积层，这四个分支共同汇接到一个连接层。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，所述检测模块包括FasterRCNN网络，所述FasterRCNN网络包括4个部分：第一，特征提取部分，使用连续的卷积加池化操作从原图提取特征，获取特征图，该部分可以进行替换，换成其他分类网络；第二，区域建议网络部分，通过网络训练的方式从特征图中获取前景目标的大致位置；第三，ROIPooling部分，利用前面获取到的区域建议框，从特征图中抠出要用于分类的特征图区域，并池化成固定长度的数据；第四，全连接部分，利用全连接网络对前面提取的特征图区域进行类别分类和边框回归，从而得到最终的类别概率和定位框。在本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统另一实施例中，所述检测模块包括Yolo检测网络，所述Yolo检测网络采用网络模型darknet网络，共包含53个卷积层，采用LeakyRelu为激活函数，并且整个网络没有池化层，使用卷积的步长为2完成降采样。本专利技术的有益效果是：本专利技术公开了一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统。该系统包括肠道影像采集单元、肠道息肉检测单元和肠道检测显示单元，其中，肠道影像采集单元用于对肠道影像的采集，然后将肠道影像输入到肠道息肉检测单元进行肠道息肉的定位和识别，肠道检测显示单元则对肠道影像进行视频呈现的同时，还能在肠道影像上同步标注显示肠道息肉的检测信息。该系统能够接入多种不同类型的肠道影像设备，通用性强，检测单元采用深度学习的方法大大提高了对肠道息肉的定位和识别的准确度，并且与肠道影像实时同步显示，提高了检测效率和便利性。附图说明图1是根据本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统一实施例的组成框图；图2是根据本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统一实施例中的检测单元组成框图；图3是根据本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统一实施例中的网络训练示意图；图4是根据本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统一实施例中的第一检测模块实施例组成框图；图5是图4所示第一检测模块实施例中的第一卷积检测组和第二卷积检测组的内部组成示意图；图6是图4所示第一检测模块实施例中的第三卷积检测组至第五卷积检测组的内部组成示意图；图7是图4所示第一检测模块实施例中的第六卷积检测组内部组成示意图；图8是根据本专利技术用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统一实施例中的第二检测模块实施例组成框图；图9是图8所示第二检测模块实施例中的第一级检测组的内部组成示意图；图10是图8所示第二检测模块实施例中的Inception结构组成示意图；图11是图8所示第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，包括肠道影像采集单元、肠道息肉检测单元和肠道检测显示单元，其中，肠道影像采集单元用于对肠道影像的采集，然后将肠道影像输入到肠道息肉检测单元进行肠道息肉的定位和识别，肠道检测显示单元则对肠道影像进行呈现的同时还能在肠道影像上实时同步标注显示肠道息肉检测信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，包括肠道影像采集单元、肠道息肉检测单元和肠道检测显示单元，其中，肠道影像采集单元用于对肠道影像的采集，然后将肠道影像输入到肠道息肉检测单元进行肠道息肉的定位和识别，肠道检测显示单元则对肠道影像进行呈现的同时还能在肠道影像上实时同步标注显示肠道息肉检测信息。


2.根据权利要求1所述的用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，肠道息肉检测单元还进一步包括转换模块、检测模块和显示模块。


3.根据权利要求2所述的用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，所述检测模块包括6级依次串联的卷积检测组和检测识别组，其中，第一卷积检测组和第二卷积检测组具有相同的结构，均是由两个卷积层和一个最大池化层串联而成，第三卷积检测组、第四卷积检测组和第五卷积检测组具有相同的结构，均是由三个卷积层和一个最大池化层串联而成，第六卷积检测组则包括9个卷积层串联而成；第四卷积检测组有一个卷积层输出特征图至检测识别组，而第六卷积检测组则有五个卷积层分别输出特征图至检测识别组。


4.根据权利要求3所述的用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，第一卷积检测组包括依次串联的第一输入卷积层、第一输出卷积层和第一最大池化层；第二卷积检测组包括依次串联的第二输入卷积层、第二输出卷积层和第二最大池化层。


5.根据权利要求4所述的用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，第三卷积检测组包括依次串联的第三输入卷积层、第三中间卷积层、第三输出卷积层和第三最大池化层，第四卷积检测组包括依次串联的第四输入卷积层、第四中间卷积层、第四输出卷积层3和第四最大池化层，第五卷积检测组中包括依次串联的第五输入卷积层、第五中间卷积层、第五输出卷积层和第五最大池化层。


6.根据权利要求5所述的用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统，其特征在于，第六卷积检测组包括10个卷积子层，依次是串联的第1级卷积子层至第10级卷积...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨潇楠，吕培，姚建宁，李娅，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南;41