辅助诊断方法、装置、系统、设备和介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及疾病检测技术领域，特别涉及用于医疗内窥镜的辅助诊断方法、装置、系统、设备和介质。本发明专利技术的方法包括：从医疗内窥镜视频流中获取原始医疗内窥镜图像；以及使用辅助诊断模型集合中的相应的辅助诊断模型来识别所述原始医疗内窥镜图像所属的器官类型，并且检测所述原始医疗内窥镜图像的病灶区域；其中，基于当前的原始医疗内窥镜图像之前的周期内的器官识别结果集合，确定当前的原始医疗内窥镜图像所要使用的辅助诊断模型，使用该辅助诊断模型来识别当前的原始医疗内窥镜图像所属的器官类型和检测当前的原始医疗内窥镜图像的病灶区域，并且将当前的器官识别结果更新到所述器官识别结果集合中。本发明专利技术旨在提高癌症检出率，降低漏诊率。降低漏诊率。降低漏诊率。

【技术实现步骤摘要】
辅助诊断方法、装置、系统、设备和介质


[0001]本专利技术涉及疾病检测
，特别涉及用于医疗内窥镜的辅助诊断方法、装置、系统、设备和介质。

技术介绍

[0002]消化道癌症是全球性的常见疾病，严重影响人类的健康。2015年，我国食管癌、胃癌、结直肠癌患病人数近150万人，死亡人数大于100万人，占癌症总死亡人数的1/3。消化道肿瘤使我国承受了巨大的医疗和经济负担，也是制约我国人民健康水平提升的主要阻碍。
[0003]消化道癌症死亡率高，其预后有赖于早诊早治，一般早癌的5年生存率超过85％。消化内窥镜检查是目前临床上筛查和诊断消化道疾病最常用的强有力方法，但是我国的内窥镜医生人才缺口大，远远不能满足临床实际需求；而另一方面，由于早期消化道癌常缺乏典型的内窥镜下的表征，极易漏诊；加之不同级别医院的内窥镜医生水平差异大，导致我国早期消化道癌的检出率低，严重制约了疗效的提高。因此亟待降低肿瘤漏诊率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供用于医疗内窥镜的辅助诊断方法、装置、系统、设备和介质，目前通过消化内窥镜来检查早癌的方法，由于缺乏典型的内窥镜下的表征，严重依赖于医生的经验水平，从而导致癌症检出率低，容易出现漏诊，而本专利技术旨在解决上述技术问题。
[0005]本专利技术公开了一种用于医疗内窥镜的辅助诊断方法，所述方法包括：
[0006]从医疗内窥镜视频流中获取原始医疗内窥镜图像；以及
[0007]使用辅助诊断模型集合中的相应的辅助诊断模型来识别所述原始医疗内窥镜图像所属的器官类型，并且检测所述原始医疗内窥镜图像的病灶区域；
[0008]其中，基于当前的原始医疗内窥镜图像之前的周期内的器官识别结果集合，确定当前的原始医疗内窥镜图像所要使用的辅助诊断模型，使用该辅助诊断模型来识别当前的原始医疗内窥镜图像所属的器官类型和检测当前的原始医疗内窥镜图像的病灶区域，并且将当前的器官识别结果更新到所述器官识别结果集合中。
[0009]可选地，所述辅助诊断模型集合中的每个辅助诊断模型包括多任务处理的深度卷积神经网络，并且每个多任务处理的深度卷积神经网络包括器官识别分支和病灶检测分支。
[0010]可选地，所述辅助诊断模型中的所述器官识别分支和所述病灶检测分支使用特征提取模块来提取所述原始医疗内窥镜图像的特征，并且基于所述特征来识别所述原始医疗内窥镜图像所属的器官类型和检测所述原始医疗内窥镜图像的病灶区域，其中，对于不同光源下的所述原始医疗内窥镜图像，所述器官识别分支和所述病灶检测分支使用与所述光源对应的底层特征提取模块来提取所述原始医疗内窥镜图像的底层特征。
[0011]可选地，所述方法还包括：
[0012]训练所述辅助诊断模型集合中的每个辅助诊断模型；
[0013]其中，基于一个或多个器官类型的组合，建立器官大类数据库，每个器官大类数据库包括相应的一个或多个器官类型的图像数据集合以及该图像数据集合中的每个图像的器官标记数据和病灶标记数据；
[0014]基于每个器官大类数据库，训练与该器官大类对应的辅助诊断模型中的器官识别分支和病灶检测分支；
[0015]基于所有的器官类型，建立器官识别数据库，所述器官识别数据库包括所有的器官类型的图像数据集合以及该图像数据集合中的每个图像的器官标记数据和病灶标记数据；以及
[0016]基于所述器官识别数据库，训练每个辅助诊断模型中的器官识别分支和病灶检测分支。
[0017]可选地，确定当前的原始医疗内窥镜图像之前的周期内的器官识别结果集合的平均值，确定与平均值中的最大数值对应的器官类型，将与该器官类型对应的辅助诊断模型作为当前的原始医疗内窥镜图像所要使用的辅助诊断模型。
[0018]可选地，所述方法还包括：
[0019]对所述原始医疗内窥镜图像进行预处理。
[0020]可选地，所述方法还包括：
[0021]在所述原始医疗内窥镜图像中标记检测出的病灶区域；以及
[0022]发送检测后的医疗内窥镜图像以用于显示。
[0023]本专利技术公开了一种用于医疗内窥镜的辅助诊断装置，所述装置包括：
[0024]图像获取单元，用于从医疗内窥镜视频流中获取原始医疗内窥镜图像；以及
[0025]辅助诊断单元，用于使用辅助诊断模型集合中的相应的辅助诊断模型来识别所述原始医疗内窥镜图像所属的器官类型，并且检测所述原始医疗内窥镜图像的病灶区域；
[0026]其中，基于当前的原始医疗内窥镜图像之前的周期内的器官识别结果集合，确定当前的原始医疗内窥镜图像所要使用的辅助诊断模型，使用该辅助诊断模型来识别当前的原始医疗内窥镜图像所属的器官类型和检测当前的原始医疗内窥镜图像的病灶区域，并且将当前的器官识别结果更新到所述器官识别结果集合中。
[0027]本专利技术公开了一种医疗内窥镜系统，所述系统包括：
[0028]光源，用于提供一个或多个光源信号；
[0029]医疗内窥镜，用于在所述一个或多个光源信号下获取医疗内窥镜视频流；
[0030]上面描述的用于医疗内窥镜的辅助诊断装置，用于辅助诊断所述医疗内窥镜视频流中的原始医疗内窥镜图像；
[0031]显示器，用于显示所述原始医疗内窥镜图像和辅助诊断后的医疗内窥镜图像。
[0032]本专利技术公开了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，所述处理器被配置为执行所述指令以实施上面描述的用于医疗内窥镜的辅助诊断方法。
[0033]本专利技术公开了一种使用计算机程序编码的计算机存储介质，所述计算机程序包括指令，所述指令被计算机执行以实施上面描述的用于医疗内窥镜的辅助诊断方法。
[0034]本专利技术与现有技术相比，主要区别及其效果在于：
[0035]本专利技术的医疗内窥镜系统包括用于医疗内窥镜的辅助诊断装置，可以辅助诊断医疗内窥镜视频流中的原始医疗内窥镜图像，并且可以在显示器上显示原始医疗内窥镜图像和辅助诊断后的医疗内窥镜图像，从而可以辅助医生进行消化道疾病检查，提高早癌筛查效率和准确率。
[0036]本专利技术的用于医疗内窥镜的辅助诊断装置可以通过图像获取单元从医疗内窥镜处理器中抓取60fps的原始图像信号，该信号将输入到辅助诊断单元中，最终以60fps的速率进行病变检测，将检测结果合成到原始图像上进行输出。
附图说明
[0037]图1是根据本专利技术的医疗内窥镜系统的框图；
[0038]图2是根据本专利技术的用于医疗内窥镜的辅助诊断装置的框图；
[0039]图3是根据本专利技术的用于医疗内窥镜的辅助诊断方法的流程图；
[0040]图4是根据本专利技术的用于医疗内窥镜的辅助诊断的原理图；
[0041]图5是根据本专利技术的用于医疗内窥镜的辅助诊断的另一原理图；
[0042]图6是根据本专利技术的用于医疗内窥镜的辅助诊断模型的示意图；
[0043]图7是根据本专利技术的训练辅助诊断模型的示意图；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于医疗内窥镜的辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：从医疗内窥镜视频流中获取原始医疗内窥镜图像；以及使用辅助诊断模型集合中的相应的辅助诊断模型来识别所述原始医疗内窥镜图像所属的器官类型，并且检测所述原始医疗内窥镜图像的病灶区域；其中，基于当前的原始医疗内窥镜图像之前的周期内的器官识别结果集合，确定当前的原始医疗内窥镜图像所要使用的辅助诊断模型，使用该辅助诊断模型来识别当前的原始医疗内窥镜图像所属的器官类型和检测当前的原始医疗内窥镜图像的病灶区域，并且将当前的器官识别结果更新到所述器官识别结果集合中。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辅助诊断模型集合中的每个辅助诊断模型包括多任务处理的深度卷积神经网络，并且每个多任务处理的深度卷积神经网络包括器官识别分支和病灶检测分支。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述辅助诊断模型中的所述器官识别分支和所述病灶检测分支使用特征提取模块来提取所述原始医疗内窥镜图像的特征，并且基于所述特征来识别所述原始医疗内窥镜图像所属的器官类型和检测所述原始医疗内窥镜图像的病灶区域，其中，对于不同光源下的所述原始医疗内窥镜图像，所述器官识别分支和所述病灶检测分支使用与所述光源对应的底层特征提取模块来提取所述原始医疗内窥镜图像的底层特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：训练所述辅助诊断模型集合中的每个辅助诊断模型；其中，基于一个或多个器官类型的组合，建立器官大类数据库，每个器官大类数据库包括相应的一个或多个器官类型的图像数据集合以及该图像数据集合中的每个图像的器官标记数据和病灶标记数据；基于每个器官大类数据库，训练与该器官大类对应的辅助诊断模型中的器官识别分支和病灶检测分支；基于所有的器官类型，建立器官识别数据库，所述器官识别数据库包括所有的器官类型的图像数据集合以及该图像数据集合中的每个图像的器官标记数据和病灶标记数据；以及基于所述器官识别数据库，训练每个辅助诊断模型中的器官识别分支和病灶检测分支。5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文海，缪建锋，原建宇，
申请(专利权)人：富士胶片中国投资有限公司，
类型：发明
国别省市：