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申请/专利权人：香港应用科技研究院有限公司
摘要：在胃肠GI内窥镜的决策支持系统中，卷积神经网络CNN被设置为根据内窥镜图像执行决策支持任务。CNN中使用的每个可学习内核能被有利地建模成为一组固定内核的线性组合，以简化内核学习，并给出轻量级内核模型以有利地减少所需的计算资源。通过知识蒸馏的CNN模型压缩和使用多任务CNN，可以进一步减少计算资源。这使得决策支持系统能够实现为执行内窥镜检查的站点附近的边缘计算系统。此系统可以自动配置用于食管胃十二指肠镜检查EGD或结肠镜检查。在此系统中，病变检测结果和质量控制结果可以无缝集成，以提供附加值结果，这对内窥镜医师来说比单独考虑病变检测结果和质量控制结果来得更有价值。
主权项：1.一种用于胃肠gastrointestinal；GI内窥镜检查的决策支持系统，其特征在于，所述系统包括一个或多个计算机，其被配置为执行用于处理在GI内窥镜检查中采集的内窥镜图像序列的计算过程，以至少执行从多个决策支持任务中动态选择的多个选定任务，所述计算过程包括：建立多个卷积神经网络convolutionalneuralnetwork；CNN，其用于根据所述内窥镜图像序列执行所述多个决策支持任务，单个CNN用一个或多个可学习内核建模，其中用在所述多个CNN中的每个可学习内核被建模为一组固定内核的线性组合，其中所述组固定内核在所述多个CNN上是不变的，以相对于训练具有不受限制的一个或多个内核的常规CNN模型呈现简化内核学习，从而降低了一台或多台计算机的计算资源需求，使得所述决策支持系统能够在接近执行胃肠内窥镜检查的站点的边缘计算系统中实现；执行子进程，其中所述子过程包括通过用多个选定的CNN中的每个CNN处理所述内窥镜图像序列来执行所述多个选定任务，所述多个选定的CNN从所述多个CNN中被识别并且用于执行所述多个选定任务；以及重复子进程，直到发生指示退出循环所述子进程的事件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港应用科技研究院有限公司 用于胃肠道内窥镜的便携式边缘人工智能辅助诊断和质量控制系统
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