一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜制造技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，包括镜体、检测笔，所述镜体具有显示屏，所述镜体内置有图像分类诊断器，所述图像分类诊断器与所述检测笔通过数据传输线相连接，所述检测笔用于检测获得患者的耳内镜图像，并且将检测得到的耳内镜图像传输给所述的图像分类诊断器，所述图像分类诊断器包括构建模块、训练模块、验证模块和诊断模块，该可视耳内镜能够实现患者内耳镜的可视化检测以及智能诊断。

A visual otoscope with intelligent image classification and diagnosis based on deep learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜
本专利技术涉及医学设备，具体是指一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜。
技术介绍
人工智能(AI)在计算机医学领域发展得已较成熟，特别是在近年来人工智能飞速发展，使其在图像处理的准确度上与医生不相上下。在国内医疗信息化和分级诊疗的大背景之下，人工智能与医学影像的市场空间在不断地增长。中耳炎是最常见的耳部疾病，而其中又属慢性化脓性中耳炎与分泌性中耳炎最常见。慢性化脓性中耳炎是中耳黏膜，骨膜或骨质的化脓性炎症，以反复性耳流脓、听力下降和鼓膜穿孔为主要特征，早期排查能防止恶化，避免发展为神经性耳聋或骨质破坏，此外，最新对于慢性化脓性中耳炎的分类方式将其分为活动期与静止期，其手术方案略有区别，静止期可直接进行手术，而活动期需先给予抗炎治疗待脓液止住3个月后方可实行手术。分泌性中耳炎尤其在儿童时期多发，其流行性统计分析结果表明，在我国有90％的学龄前儿童患过分泌性中耳炎，大部分能够自愈，而部分则不能自愈，此类儿童患有分泌性中耳炎若得不到及时治疗，将会导致其言语功能发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，包括镜体(1)、检测笔(2)，所述镜体(1)具有显示屏(11)，其特征在于，所述镜体(1)内置有图像分类诊断器，所述图像分类诊断器与所述检测笔(2)通过数据传输线(3)相连接，所述检测笔(2)用于检测获得患者的耳内镜图像，并且将检测得到的耳内镜图像传输给所述的图像分类诊断器，所述图像分类诊断器包括构建模块、训练模块、验证模块和诊断模块，其中，/n构建模块：用于从医院病例数据库中选取耳内镜图像构建耳内镜数据集，将数据集划分为测试集以及训练集；/n训练模块：用于加载预训练的神经网络模型，在所得到的训练集上微调预训练的神经网络模型，获得训练...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，包括镜体(1)、检测笔(2)，所述镜体(1)具有显示屏(11)，其特征在于，所述镜体(1)内置有图像分类诊断器，所述图像分类诊断器与所述检测笔(2)通过数据传输线(3)相连接，所述检测笔(2)用于检测获得患者的耳内镜图像，并且将检测得到的耳内镜图像传输给所述的图像分类诊断器，所述图像分类诊断器包括构建模块、训练模块、验证模块和诊断模块，其中，
构建模块：用于从医院病例数据库中选取耳内镜图像构建耳内镜数据集，将数据集划分为测试集以及训练集；
训练模块：用于加载预训练的神经网络模型，在所得到的训练集上微调预训练的神经网络模型，获得训练得到的神经网络模型；
验证模块：用于在测试集上验证所述训练模块训练得到的神经网络模型的性能，筛选出最优神经网络模型；
诊断模块：通过所述验证模块获得的最优神经网络模型，用于对检测笔(2)检测到的患者的耳内镜图像进行智能分类诊断，输出该耳内镜图像的分类诊断结果，通过显示屏(11)将患者的耳内镜图像以及该耳内镜图像的分类诊断结果显示出来，从而实现耳内镜的可视化检测以及智能诊断。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习的具有智能图像分类诊断功能的可视耳内镜，其特征在于：所述构建模块构建数据集的具体过程如下：
(a1)利用医院耳鼻喉科的耳内镜数据库，获取耳内镜的图像组成耳内镜数据集；
(a2)按照病变程度将耳内镜图像分成正常、分泌性中耳炎、慢性化脓性中耳炎活动期、慢性化脓性中耳炎静止期四种类型，并且进行标注；
(a3)筛除各种类型中图像模糊以及未拍摄到病变部位的耳内镜图像；
(a4)随机选取耳内镜数据集的病例，使用交叉验证方法，划分多个测试集以及训练集，耳内镜数据集中一个病例会包含多张病例图像，具体划分时确保同一个病例的多张病例图像不会同时在训练集和测试...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡跃新，郑亿庆，余晋刚，李远清，刘楚，
申请(专利权)人：中山大学孙逸仙纪念医院，华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44