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摘要：本发明涉及一种基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法，包括以下步骤：步骤S1：获取结直肠序列图像，并初步分类为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；步骤S2:对子序列图像进行预处理；步骤S3:根据预处理后的子序列图像，基于可缩放的EfficientNet网络模型，获得最优的分类；步骤S4：基于BBPS肠道准备评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，进一步评价结肠镜图像是否合格。本发明有效实现肠道准备的自动、准确的评价，可极大减轻医生的负担。
主权项：1.一种基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取结直肠序列图像，并初步分类为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；步骤S2:对子序列图像进行预处理；步骤S3:根据预处理后的子序列图像，基于可缩放的EfficientNet网络模型，获得最优的分类；步骤S4：基于BBPS肠道准备评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，进一步评价结肠镜图像是否合格；所述预处理包括：剔除不合格图像，并将分辨率重置以符合网络；所述评价方法通过基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价系统实现，所述系统包括人工交互单元、数据分类单元和评价单元；所述人工交互单元，通过人工识别肝曲图像和脾曲图像来把结直肠序列图像分隔为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；剔除明显的成像不合格的图像；并在人工发现自动评价有错时修正各分段的评价结果；所述数据分类单元，以EfficientNet为基础网络，根据算力配置可人工缩放网络模型，获得最优的分类效果；所述评价单元，基于BBPS肠道评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，从而评价肠道准备的充分与否。
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百度查询： 福州大学 基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法及系统
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