一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法及系统，所述方法通过原始问题序列化

【技术实现步骤摘要】
一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法及系统


[0001]本专利技术涉及胶囊内窥镜检查
，尤其涉及一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，胃肠镜检查是消化道肿瘤早诊与防控的最佳手段，但是消化内镜医生严重不足，传统胃肠镜检查痛苦、高风险、依从性差，尚无法满足消化道肿瘤防控的民生需求。胶囊内窥镜是近年问世的一项可舒适完成消化道全程检查的创新医疗技术，但目前尚无法取代痛苦而高风险的传统胃肠镜检查，原因如下：胶囊内窥镜每例检查产生超过5万张的巨量图片极大增加了阅片医生的工作量；胶囊内窥镜由于自身控制问题难以对消化道某些部位提供足够的覆盖及精确的位置信息，因而易出现病变的漏检及解剖部位的误判；特别的，对于不含磁控模块的胶囊内窥镜，虽可避免磁控方式带给被测试者的不适性，但也限制了胶囊在消化道内的控制方式。一般来说，这类胶囊往往需要被测试者在专业医生的指导下，通过做出相应的体位变化，调整胶囊在消化道内适当的运动变化，并自动记录这个过程中拍摄的解剖结构。尤其是在空间相对复杂的胃部结构，要想实现所拍摄结构的更加全面，往往整个过程都需要具有丰富专业经验的消化内镜医生，实时依据胶囊所拍摄传导出的实时图片判断胶囊的大概位置和朝向，从而指导被测试者做出针对性的体位变化，引导胶囊内窥镜在整个胃部空间的运动。在面向未来的大批量的胶囊内窥镜智能诊疗模式中，这个过程所需要的消化内镜医生和时间成本是非常巨大且无法满足的。考虑到人体胃部本身具有一定的物理结构，如何总结现有检查数据，并归纳专业医生的专家经验，寻找一组具有普适性的体位组合路径，实现在该组体位的指导下，胶囊所拍摄的图片能够尽可能全面覆盖消化道内的解剖结构，将具有非常重要的现实价值。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法，通过状态转移概率建模的方式实现轨迹序列概率建模，提出一种面向不同体位组合的价值评估方法，实现快速寻找概率空间下更具普适性的最优的体位组合。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法，包含如下步骤：
[0005]原始问题序列化：将体位组合和解剖结构用序列化参数描述；
[0006]轨迹序列概率建模：给定体位组合S
N
的情况下观测到解剖结构序列为Q
N
的概率，运用马尔可夫性质和概率乘积性质，将轨迹序列概率建模成状态转移概率的累乘；
[0007]状态转移概率建模：分别通过基于胶囊内窥镜真实数据的统计建模方法和基于医生经验空间的概率量化建模方法得到状态转移概率模型P(q
next
|s
next
,(q
now
)
last
,s
now
)，即在观测到的解剖结构序列的最后一个解剖结构为(q
now
)
last
，所处的体位为s
now
时，通过变化体位为s
next
，使得观测到的解剖结构序列为q
next
的状态转移概率；
[0008]体位组合评估：通过采样获取给定体位组合下可采样获取的解剖结构轨迹序列集合，结合某个解剖结构序列的状态转移概率和覆盖率得到能够反应普适性的评估指标；
[0009]体位组合寻优：通过随机采样方式快速获取不同的体位组合方式，通过计算所述评估指标，输出最优的体位组合序列。
[0010]所述原始问题序列化，将体位组合和解剖结构用序列化参数描述如下：定义可选择的体位集合，S
set
＝{左侧位，臀高头低左侧位，
…
}；定义目标解剖结构集合，Q
set
＝{食管，胃底，贲门
…
}；定义解剖结构序列，Q
N
＝(q
N
,q
N
‑1,
…
,q0)，q
t
表示第t轮次所拍摄到的解剖结构序列，定义q
t
＝(q
t1
,q
t2
,..,q
ti
)，其中q
ti
表示在第t轮次拍摄到的第i个解剖结构，且q
ti
∈Q
set
；定义体位组合序列，S
N
＝(s
N
,s
N
‑1,
…
,s0)，s
t
表示第t轮次选择的体位，其中s
t
∈S
set
；定义解剖结构覆盖率，定义为观测到的不重复的解剖结构个数与所有解剖结构个数的比值，即其中：Set(Q
N
)表示提取Q
N
中不重复的解剖结构，length表示获取集合元素的个数。
[0011]轨迹序列概率具体如下：
[0012][0013]其中：N为序列的长度，(S
set
)
length
为可选体位组合的大小，P(q
t
|s
t
,(q
t
‑1)
last
,s
t
‑1)为t轮次状态转移概率，q
t
表示t轮次观测到的解剖结构序列，s
t
表示t轮次的体位，(q
t
‑1)
last
表示t
‑
1轮次观测到的解剖结构序列中的最后一个解剖结构，s
t
‑1表示t
‑
1轮次的体位。
[0014]所述状态转移概率建模时，在观测到的解剖结构序列的最后一个解剖结构为(q
now
)
last
，所处的体位为s
now
时，通过变化体位为s
next
，使得观测到的解剖结构序列为q
next
的状态转移概率；基于胶囊内窥镜真实数据的统计建模方法，通过对数据进行目标数据截断、轨迹序列化以及状态转移频次统计获取状态转移概率，具体计算公式如下：
[0015][0016]其中，num
i
为数据中第i种状态转移((q
now
)
last
,s
now
)
i
→
(q
next
,s
next
)
i
发生的频次，NUM为数据中所有的状态转移发生的频次；
[0017]基于医生经验空间的概率量化建模方法，通过医生标注经验表的可能性等级，结合两种经验解剖结构和可能性概率量化，实现对任意不同的状态转移概率P(q
next
|s
next
,(q
now
)
last
,s
now
)的建模和计算，具体经验表如下所示：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法，其特征在于，包含如下步骤：原始问题序列化：将体位组合和解剖结构用序列化参数描述；轨迹序列概率建模：给定体位组合S
N
的情况下观测到解剖结构序列为Q
N
的概率，运用马尔可夫性质和概率乘积性质，将轨迹序列概率建模成状态转移概率的累乘；状态转移概率建模：分别通过基于胶囊内窥镜真实数据的统计建模方法和基于医生经验空间的概率量化建模方法得到状态转移概率模型P(q
next
|S
next
，(q
now
)
last
，s
now
)，即在观测到的解剖结构序列的最后一个解剖结构为(q
now
)
last
，所处的体位为s
now
时，通过变化体位为s
next
，使得观测到的解剖结构序列为q
next
的状态转移概率；体位组合评估：通过采样获取给定体位组合下可采样获取的解剖结构轨迹序列集合，结合某个解剖结构序列的状态转移概率和覆盖率得到能够反应普适性的评估指标；体位组合寻优：通过随机采样方式快速获取不同的体位组合方式，通过计算所述评估指标，输出最优的体位组合序列。2.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法，其特征在于，所述原始问题序列化，将体位组合和解剖结构用序列化参数描述如下：定义可选择的体位集合，S
set
＝{左侧位，臀高头低左侧位，
…
}；定义目标解剖结构集合，Q
set
＝{食管，胃底，贲门
…
}；定义解剖结构序列，Q
N
＝(q
N
，q
N
‑1，...，q0)，q
t
表示第t轮次所拍摄到的解剖结构序列，定义q
t
＝(q
t1
，q
t2
，..，q
ti
)，其中q
ti
表示在第t轮次拍摄到的第i个解剖结构，且q
ti
∈Q
set
；定义体位组合序列，S
N
＝(s
N
，s
N
‑1，...，s0)，s
t
表示第t轮次选择的体位，其中s
t
∈S
set
；定义解剖结构覆盖率，定义为观测到的不重复的解剖结构个数与所有解剖结构个数的比值，即其中：Set(Q
N
)表示提取Q
N
中不重复的解剖结构，length表示获取集合元素的个数。3.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法，其特征在于，轨迹序列概率具体如下：其中：N为序列的长度，(S
set
)
length
为可选体位组合的大小，P(q
t
|s
t
，(q
t
‑1)
last
，s
t
‑1)为t轮次状态转移概率，q
t
表示t轮次观测到的解剖结构序列，s
t
表示t轮次的体位，(q
t
‑1)
last
表示t
‑
1轮次观测到的解剖结构序列中的最后一个解剖结构，s
t
‑1表示t
‑
1轮次的体位。4.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜最优体位组合寻优方法，其特征在于，所述状态转移概率建模时，在观测到的解剖结构序列的最后一个解剖结构为(q
now
)
last
，所处的体位为s
now
时，通过变化体位为S
next
，使得观测到的解剖结构序列为q
next
的状态转移概率；基于胶囊内...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘欢，刘思德，孙剑，张洁，罗晓蓓，杨鹤然，顾春彩，王羽嗣，王云忠，
申请(专利权)人：广州思德医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：