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申请/专利权人：淮安市第二人民医院
摘要：本发明提供结肠镜图像分析方法、装置，涉及图像分析技术领域，结肠镜图像通常受到环境光线变化、传感器噪声或者图像采集过程中的其他干扰因素影响，高斯滤波器相比于其他滤波器如均值滤波器更能保留图像中的边缘信息，能够根据像素之间的距离权衡不同像素的贡献，从而在平滑过程中保留图像的结构和边缘特征，高斯滤波器的计算速度通常比一些复杂的滤波器如中值滤波器更快。这使得它在实时或者大规模图像处理中具有较大的优势，特别是在结肠镜图像分析中，能够快速地处理大量的图像数据，高斯滤波器的实现相对简单，只需要考虑滤波器的大小和标准差这两个参数。这使得它在实际应用中更易于调整和优化，能够根据具体情况进行灵活应用。
主权项：1.结肠镜图像分析方法，包括有以下步骤，其特征在于：S1、图像预处理：使用高斯滤波器去除图像中的噪声，以提高后续特征提取和分类的准确性，调整图像的对比度、亮度和颜色平衡，使得图像更加清晰和易于分析；S2、特征处理：利用卷积神经网络CNN等深度学习模型自动提取图像中的高级特征；S3、分类和诊断：采用深度学习模型进行分类，从而实现对结肠镜图像中异常区域的准确检测和分类，用于训练的深度学习模型，在结肠镜图像数据集上进行微调，以适应特定的诊断；S4、辅助与决策：结合患者的临床信息如年龄、症状、家族病史等和结肠镜图像分析结果，建立综合的辅助决策系统，帮助医生做出更为准确的诊断和治疗建议；S5、实时分析反馈：优化算法实现，图像分析和实时反馈，优化算法后支持结肠镜检查中的实时辅助决策，整合自动化流程，减少人工干预，提高分析的一致性和效率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮安市第二人民医院 结肠镜图像分析方法、装置
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