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申请/专利权人：中山大学附属第六医院

摘要：本发明公开了一种基于胶囊内镜视频的克罗恩病自动诊断系统，上述系统通过视频获取模块获取全程视频，通过小肠视频识别模块对全程视频进行分类，提取目标视频中的小肠段视频，通过小肠病变检测模块对上述小肠段视频中每一视频帧进行特征提取，确定每一视频帧中存在病变的概率，通过目标视频帧提取模块，将上述小肠段视频平均分为若干段视频，对于每一段视频，将视频内存在病变的概率最高的若干视频帧，作为目标视频帧，通过克罗恩病识别模块，确定克罗恩病的诊断结果。通过实施本发明，克服了不能将全程胶囊内镜视频输入克罗恩病识别模型这一缺点，实现对克罗恩病进行全自动高效诊断。

主权项：1.一种基于胶囊内镜视频的克罗恩病自动诊断系统，其特征在于，包括：视频获取模块、小肠视频识别模块、小肠病变检测模块、目标视频帧提取模块、克罗恩病识别模块；所述视频获取模块，用于获取全程目标胶囊内镜视频；所述小肠视频识别模块，用于根据预设视频分类模型对所述全程目标胶囊内镜视频进行分类，提取所述全程目标胶囊内镜影像的小肠段视频；所述小肠病变检测模块，用于根据预设小肠病变检测模型对所述小肠段视频中的每一视频帧进行特征提取，并根据所提取特征确定每一视频帧中存在病变的概率；所述目标视频帧提取模块，用于将所述小肠段视频平均分为若干段视频，对于每一段视频，将视频内存在病变的概率最高的若干视频帧，作为目标视频帧；其中，将所述小肠段视频平均分为4段视频，对于每一段视频，将视频内存在病变的概率最高的500帧视频帧，作为目标视频帧；所述克罗恩病识别模块，用于将所有目标视频帧输入至预设的克罗恩病识别模型中，以使所述克罗恩病识别模型根据所述目标视频帧，确定克罗恩病的诊断结果；将所述目标视频帧输入至预设克罗恩病识别模型；其中，所述预设克罗恩病识别模型包括：第一层Transformer、第二层Transformer以及全连接层；通过所述第一层Transformer对所述4段视频各自的500帧目标视频帧的第六特征进行融合，得到4段视频融合后的4个输出第一特征序列的第一个输出特征；将所述第一个输出特征输入至所述第二层Transformer，得到4个输出第二特征序列的第一个第一输出向量；将第一个所述第一个第一输出向量输入至所述全连接层，并进行归一化，得到克罗恩病的诊断结果；其中，根据所述预设小肠病变检测模型，得到所述小肠段视频的每一帧的第六特征；所述克罗恩病识别模型的构建，包括：获取若干带有第三真实标签的第三视频帧；其中，所述第三真实标签用于表示第三视频帧的小肠部位是否存在克罗恩病的病变；对于每一帧所述第三视频帧，将所述第三视频帧输入至待训练的克罗恩病识别模型，得到所述第三视频帧被所述克罗恩病识别模型识别为有克罗恩病的第三概率；根据所述第三概率以及所对应的第三真实标签计算第三损失函数的值；在每计算一第三损失函数的值，判断所述第三损失函数是否收敛，直至所述第三损失函数收敛，将此时的克罗恩病识别模型确定为所述预设克罗恩病识别模型。

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百度查询： 中山大学附属第六医院 一种基于胶囊内镜视频的克罗恩病自动诊断系统