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申请/专利权人：江南大学附属医院

摘要：本申请涉及一种智能内窥镜的息肉实时检测方法、系统及相关设备，包括获取历史的确诊图像，并将所有确诊图像存储起来作为初始数据集；建立息肉检测初始模型，并根据标准数据集对息肉检测初始模型进行训练优化，得到息肉检测模型；依次获取图像采集设备采集的当前待检测肠道的若干待检测图像，并对获取的图像进行统一标准化，得到若干待检测图像；将所有所述待检测图像依次输入所述息肉检测模型，得到实际检测结果；根据实际检测结果以及预设的漏检指标评估息肉检测模型的准确度。本申请有助于医生通过智能内窥镜的实时检测和标识，快速定位肠道中的异常区域，大大提高了息肉检测的效率和准确度。

主权项：1.一种智能内窥镜的息肉实时检测方法，基于一种智能内窥镜的息肉实时检测系统，该系统包括图像采集设备100，其特征在于，所述息肉实时检测方法包括：获取历史的确诊图像，并将所有确诊图像存储起来作为初始数据集；对所述初始数据集进行统一标准化，得到标准数据集；建立息肉检测初始模型，并根据标准数据集对息肉检测初始模型进行训练优化，得到息肉检测模型；依次获取所述图像采集设备100采集的当前待检测肠道的若干待检测图像，并对获取的图像进行统一标准化，得到若干待检测图像；将所有所述待检测图像依次输入所述息肉检测模型，得到实际检测结果；根据所述实际检测结果以及预设的漏检指标评估息肉检测模型的准确度；所述根据标准数据集对息肉检测初始模型进行训练优化，得到息肉检测模型包括：按预设比例将所述标准数据集划分为训练集以及测试集，所述训练集和所述测试集均包括经过统一标准化的标准图像以及异常图像；通过所述训练集对所述息肉检测初始模型进行训练；通过所述测试集对训练好的所述息肉检测初始模型进行测试优化，得到息肉检测模型；所述通过所述训练集对所述息肉检测初始模型进行训练包括：将所述训练集中的所有所述标准图像以及所述异常图像均输入到所述息肉检测初始模型中，并将每一图像均分割为若干检测区域，并提取出每一图像对应的所有所述检测区域的局部特征矩阵；计算所有所述标准图像对应的局部特征矩阵的平均值，并将该平均值作为标准特征矩阵，所述标准特征矩阵的计算公式如下： 其中，表示训练集中第n张标准图像在检测区域的局部特征矩阵；表示标准特征矩阵；表示第n张标准图像对应的局部特征矩阵中第行第列的元素；N表示标准图像的总张数；表示所有标准图像对应的局部特征矩阵中第行第列的元素的平均值；基于所述标准特征矩阵以及所述异常图像的局部特征矩阵得到异常特征矩阵，以完成对所述息肉检测初始模型的训练。

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