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摘要：本发明提供一种无线胶囊内窥镜病灶自动检测方法、装置及存储介质。方法主要包括：将视频文件转换为带时间戳的图像序列，通过关键帧专家标注和相似区间序列的目标跟踪，得到带标注的数据集；通过卷积神经网络训练病灶检测模型，加载训练后模型预测待检测视频的病灶检测结果，包括所有带病灶图像的时间戳、病灶位置、病灶类别和置信度；获取专家对于检测结果中的“难例”样本的人工修正结果，得到错检区域；将错检区域经变换后与背景重新合成新数据集，微调原模型以逐步优化模型效果。本发明在尽可能少的专家标注数据情况下，获得高性能病灶检测模型，以辅助专家完成病灶自动检测，提高阅片效率和检测性能。
主权项：1.一种无线胶囊内窥镜病灶自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取无线胶囊采集的视频文件，将所述视频文件转换为带有时间戳的图像序列，并对所述带有时间戳的图像序列进行关键帧识别，获取专家对于关键帧的标注结果，并采用自动跟踪的方法获取非关键帧的标注结果，从而得到标注后的数据集；S2、将标注后的数据集作为训练数据训练病灶检测模型，获取待检测无线胶囊内窥镜视频，基于训练完成的病灶检测模型对待检测无线胶囊内窥镜视频进行病灶检测，得到的病灶检测结果包括所有带病灶图像的时间戳、病灶位置、病灶类别和置信度，所述置信度表示带病灶图像属于对应病灶类别的概率；S3、根据所述待检测无线胶囊内窥镜视频的病灶检测结果，将所有带病灶图像按置信度从小到大排序，将置信度小于一定阈值范围的图像作为“难例”样本，获取专家对于“难例”样本的修正结果，得到“漏检”的病灶信息和“误检”的病灶信息，进而生成“漏检库”和“误检库”，同时基于专家对于“难例”样本的修正结果对所述病灶检测模型进行主动学习；S4、对所述“漏检库”和“误检库”中的数据进行合成处理，从而生成新的合成数据集，基于所述合成数据集对所述病灶检测模型进行迭代优化，从而微调病灶检测模型权重。
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