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申请/专利权人：浙江势通机器人科技有限公司
申请日：2025-01-03
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119399679A
专利技术分类：.图像的上下文或环境[2022.01]
专利摘要：本申请涉及医疗检测的技术领域，公开了一种基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助诊断方法，其包括以下步骤：采集无线胶囊内窥镜拍摄的消化道的原始图像序列，筛选出原始图像序列中与消化道相关的图像序列，并对图像序列进行标注；对标注后的图像序列依次进行数据增强、几何变换和标准化处理，并利用K‑means算法聚类先验锚框，形成胶囊内窥镜图像数据集；搭建深度学习模型LD‑YOLO，选取YOLOv5模型为基础，在基础模型上进行优化，构建胶囊内窥镜图像辅助诊断模型；通过胶囊内窥镜图像数据集训练胶囊内窥镜图像辅助诊断模型，利用训练完成的胶囊内窥镜图像辅助诊断模型检测待诊断图像。本申请能够大幅度减少医生在图像分析中的工作量，提高阅片效率。
专利权项：1.一种基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：采集无线胶囊内窥镜拍摄的消化道的原始图像序列，筛选出所述原始图像序列中与消化道相关的图像序列，并对所述图像序列进行标注，其中所述原始图像序列记录了受检者从吞服胶囊直至其自然排出体外期间全部影像资料；对标注后的所述图像序列依次进行数据增强、几何变换和标准化处理，并利用K-means算法聚类先验锚框，形成胶囊内窥镜图像数据集；搭建深度学习模型LD-YOLO，选取YOLOv5模型为基础，在基础模型上进行优化，构建胶囊内窥镜图像辅助诊断模型；通过胶囊内窥镜图像数据集训练所述胶囊内窥镜图像辅助诊断模型，利用训练完成的所述胶囊内窥镜图像辅助诊断模型检测待诊断图像。
百度查询： 浙江势通机器人科技有限公司 基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助诊断方法
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