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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种基于AI技术的消化内镜检查辅助系统及方法，涉及消化内镜检查技术领域，其通过获取被检查患者的消化道内镜图像，并采用基于AI的图像识别和分析技术来对所述消化道内镜图像进行消化道状态特征提取和多尺度感知，以此根据所述消化道内镜图像在多尺度强化下的特征来智能地评估被检查患者的消化道异常类型，并发出预警提示信号。这样，系统能够同时在多个尺度上分析图像，提高了对不同大小和形状病变的检测能力，包括微小病变和大范围异常。同时利用深度学习模型自动提取图像特征，减少了对人工设计特征的依赖，提高了消化内镜检查辅助系统的智能化程度。

主权项：1.一种基于AI技术的消化内镜检查辅助系统，其特征在于，包括：患者消化道内镜图像获取模块，用于获取被检查患者的消化道内镜图像；消化道状态特征处理模块，用于将所述消化道内镜图像通过消化道状态特征提取器以得到消化道状态特征图；消化道状态多尺度特征感知模块，用于将所述消化道状态特征图通过基于多尺度特征感知的消化道状态强化表达器以得到消化道状态多尺度感知特征图；消化道状态多尺度感知特征强化模块，用于将所述消化道状态多尺度感知特征图通过跨通道特征空间自关注强化自适应特征模块以得到注意力强化消化道状态多尺度感知特征图；识别结果生成模块，用于基于所述注意力强化消化道状态多尺度感知特征图得到识别结果，并基于所述识别结果，发出预警提示信号；其中，所述消化道状态多尺度特征感知模块，包括：消化道状态多层卷积单元，用于将所述消化道状态特征图进行基于多层卷积层的卷积处理以得到深层消化道状态特征图、中层消化道状态特征图和浅层消化道状态特征图；深层消化道状态卷积编码单元，用于对所述深层消化道状态特征图进行卷积编码以得到深层消化道状态卷积特征图；深层消化道状态上采样处理单元，用于对所述深层消化道状态卷积特征图进行上采样处理以得到上采样深层消化道状态特征图；中层感知消化道状态提取单元，用于对所述中层消化道状态特征图进行多尺度特征感知处理以得到第一多尺度感知消化道状态特征图；浅层感知消化道状态提取单元，用于对所述浅层消化道状态特征图进行多尺度特征感知处理以得到第二多尺度感知消化道状态特征图；消化道状态多尺度特征融合单元，用于将所述深层消化道状态卷积特征图、所述第一多尺度感知消化道状态特征图和所述第二多尺度感知消化道状态特征图进行融合以得到所述消化道状态多尺度感知特征图。

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权利要求：

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