基于深度学习的消化道早期癌症图形分析筛查方法和系统

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的消化道早期癌症图形分析筛查系统，包括截取图像输入模块，用于从内窥镜的实时采集视频中截取图像，作为图像识别模块的输入数据；病变区域检测模块，用于将内窥镜实时视频截图输入训练好的深度卷积神经网络模型进行检测；预测输出模块，用于输出获取的病变类型以及可疑病变匹配度的百分比，并显示在系统界面上。通过该系统可识别出胃镜检查图像中是否存在疑似癌变区域，同时精确标识、显示病灶位置与大小、类型，并对疑似病灶进行评分，从而协助医生进行上消化道早期癌症的筛查工作，提高了诊断效率和准确率，有助于将上消化道早期癌症的筛查普及至基层医疗机构，平衡我国医疗资源分布不均衡的问题。