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申请/专利权人：山东大学齐鲁医院
摘要：本发明涉及内镜黏膜下剥离术技术领域，公开了一种基于深度学习的内镜黏膜下剥离术辅助系统，包括：方差计算模块，用于连续获取内镜下若干帧病灶观察图像；对于每一帧病灶观察图像，计算病灶区域的观察状态特征；当帧数达到某一数量时，计算方差，若方差大于评判阈值，则进入微调优化模块；微调优化模块，用于计算新病灶区域的观察状态特征，计算得到距离新病灶观察图像距离最近的若干张病灶观察图像后，对新病灶区域的边界上的点进行采样，并与距离最近的若干张病灶观察图像进行关键点匹配，优化新病灶区域的边界，得到电凝标记的位置并进行显示。解决了内镜医师操作过程中随着疲惫感增加注意力下降的问题，提高了内镜黏膜下剥离术的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的内镜黏膜下剥离术辅助系统，其特征是，包括：方差计算模块，用于连续获取内镜下若干帧病灶观察图像；对于每一帧病灶观察图像，通过病灶分割模型，得到病灶区域，并计算所述病灶区域的观察状态特征；当病灶观察图像的帧数达到某一数量时，基于所述观察状态特征进行方差计算，若方差大于评判阈值，则进入微调优化模块；否则，继续获取病灶观察图像，并重新计算方差；微调优化模块，用于获取内镜下新病灶观察图像，通过病灶分割模型，得到新病灶区域，并计算所述新病灶区域的观察状态特征，并结合所述病灶区域的观察状态特征，计算得到距离所述新病灶观察图像距离最近的若干张病灶观察图像后，对新病灶区域的边界上的点进行采样，并与距离最近的若干张病灶观察图像进行关键点匹配，基于匹配的关键点，优化所述新病灶区域的边界，将优化后的新病灶区域的边界作为电凝标记的位置进行显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学齐鲁医院 一种基于深度学习的内镜黏膜下剥离术辅助系统
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