【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像，特别是基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统及其方法。
技术介绍
1、随着医疗技术的不断进步，消化内镜检查已成为诊断和治疗消化道疾病的重要手段。然而，消化内镜图像的分析和标注长期以来一直是一项耗时耗力的工作。传统的人工标注方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致标注结果的一致性和准确性难以保证。近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习算法在计算机视觉领域的突破性进展，为消化内镜图像的智能标注带来了新的机遇。
2、目前，一些研究机构和医疗机构已经开始尝试将深度学习技术应用于消化内镜图像的分析和标注中。这些方法通常采用单一的深度学习模型，如卷积神经网络(cnn)或区域卷积神经网络(r-cnn)，来对消化内镜图像进行分类或目标检测。虽然这些方法在某些特定任务上取得了一定的成效，但仍然存在一些明显的局限性和问题。
3、首先，现有的方法往往只能处理单一尺度或单一类型的病变，难以应对消化内镜图像中常见的多尺度、多类型病变。例如，某些方法可能在检测小型息肉时表现良好，但对于大面积的溃...
【技术保护点】
1.基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述预处理模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述深度学习算法模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述标注保存模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述微服务模块包括：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述预处理模块包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述深度学习算法模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述标注保存模块包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜图像智能标注系统，其特征在于，所述微服务模块包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘倩俐，李晓慧，
申请(专利权)人：广州市第一人民医院广州消化疾病中心，广州医科大学附属市一人民医院，华南理工大学附属第二医院，
类型：发明
国别省市：
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