一种医用电子内窥镜的实时病变智能识别方法及装置
专利汇可以提供一种医用电子内窥镜的实时病变智能识别方法及装置专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种医用 电子 内窥镜 的实时病变智能识别方法及装置，其特征在于利用faster-rcnn网络方式建立病变智能识别的模型，获取医用内窥镜的 视频流 并对视频流数据进行解码、抽样，得到抽样后的 帧 图片数据，利用建立好的病变智能识别模型，对抽样后的数据进行识别，得到病变标签，根据抽样前和抽样后的数据以及病变标签，按时间轴进行合并，得到实时的病变识别后的视频流。本发明提出的医用电子内窥镜的实时病变智能识别，利用 人工智能 方式建立的模型以及同步 算法 ，借助 计算机辅助诊断 技术和医用内窥镜下视频进行对比，可以实时显示病变识别后的视频流与源视频流的对比，大大提升了普通医生对病变的检出率，为经验不足的医师提供辅助指导。，下面是一种医用电子内窥镜的实时病变智能识别方法及装置专利的具体信息内容。
1.一种医用内窥镜的实时病变智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，利用faster-rcnn网络方式建立病变智能识别的模型；
S2，获取医用内窥镜的视频流；
S3，对获取的视频流数据进行解码、抽样，得到抽样后的帧图片数据；
S4，利用建立好的病变智能识别模型，对抽样后的帧图片数据进行识别，得到病变标签，所述病变标签包含：
识别的病变类型；
识别的病变区域；
识别的病变概率；
S5，根据抽样前和抽样后的数据以及病变标签，按时间轴进行合并，得到实时的病变识别后的视频流。
2.根据权利要求1所述的医用内窥镜的实时病变智能识别方法，其特征在于，医用内窥镜包含电子食道镜、电子胃镜、电子十二指肠镜、电子小肠镜、电子结肠镜、电子喉镜、电子支气管镜、电子腹腔镜、电子胆道镜、阴道镜、宫腔镜、血管内腔镜、关节腔镜。
3.根据权利要求1所述的医用内窥镜的实时病变智能识别方法，其特征在于，所述S1中病变智能识别模型包含以下步骤：
A1，至少获取1000个待检测病变的数据；
A2，对待检测病变数据进行预处理；
A3，配置faster-rcnn网络的参数；
A4，利用faster-rcnn网络对病变数据进行训练；
A5，通过微调训练参数重复进行A4步骤，直至网络收敛；
A6，得到收敛后的病变识别模型。
4.根据权利要求1所述的医用内窥镜的实时病变智能识别方法，其特征在于，所述S2的获取医用内窥镜的视频流的接口形式，包含AV接口、SDI接口、VGA接口、HDMI接口、DVI接口。
5.根据权利要求1-3所述的病变图像识别装置，其特征在于，所述病变包括消化道病变、鼻病变、咽喉病变、肺部病变、肾部病变、腹腔病变、阴道病变、关节病变。
6.根据权利要求1所述的医用内窥镜的实时病变智能识别方法，其特征在于，所述S3的视频流数据的解码是根据视频流的接口形式进行相应的解码，得到每秒多帧图像数据，所述抽样的方法为至少0.1秒抽样一次，保证了抽样数据识别的有效性以及延时最小。
7.根据权利要求1所述的医用内窥镜的实时病变智能识别方法，其特征在于，所述S5的时间轴是按照S3规定的抽样的频率决定，其延时不超过0.5秒，保证最终的视频流与源视频流时间轴上的同步。
8.一种医用内窥镜的实时病变智能识别装置，其特征在于，包括视频接收单元、视频解码及抽样单元、病变自动识别单元、识别后内窥镜视频输出显示单元、视频存储单元；
所述视频接收单元用于接收医用内窥镜的视频数据；
所述视频解码及抽样单元用于对接收到的视频进行解码并按照要求进行抽样；
所述病变自动识别单元用于每一帧采样的图片数据进行智能识别；
所述识别后内窥镜视频输出显示单元用于处理识别后的数据以及未采样的数据，最终输出与原视频同步的视频数据；
所述视频存储单元用于存储识别前与识别后的视频数据。
9.根据权利要求8所述的医用内窥镜的实时病变智能识别装置，其特征在于，每个单元之间都是通过异步的方式执行，保证了最大化利用系统的资源，保证了识别后的视频流与源视频流延时最小，便于医生在检查或手术时能够同时观看两个视频，为医生提供辅助诊断的支持。
一种医用电子内窥镜的实时病变智能识别方法及装置
技术领域
背景技术
发明内容
S1，利用faster-rcnn网络方式建立病变智能识别的模型；
S2，获取医用内窥镜的视频流；
S3，对获取的视频流数据进行解码、抽样，得到抽样后的帧图片数据；
S4，利用建立好的病变智能识别模型，对抽样后的帧图片数据进行识别，得到病变标签，所述病变标签包含：
识别的病变类型；
识别的病变区域；
识别的病变概率；
S5，根据抽样前和抽样后的数据以及病变标签，按时间轴进行合并，得到实时的病变识别后的视频流。
A2，对待检测病变数据进行预处理；
A3，配置faster-rcnn网络的参数；
A4，利用faster-rcnn网络对病变数据进行训练；
A5，通过微调训练参数重复进行A4步骤，直至网络收敛；
A6，得到收敛后的病变识别模型。
所述视频解码及抽样单元用于对接收到的视频进行解码并按照要求进行抽样；
所述病变自动识别单元用于每一帧采样的图片数据进行智能识别；
所述识别后内窥镜视频输出显示单元用于处理识别后的数据以及未采样的数据，最终输出与原视频同步的视频数据。
附图说明
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