公开(公告)号：CN114119511A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111339539.6

申请日：2021-11-12

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑绍华 ,  林超男 ,  沈志强 ,  潘林 ,  黄立勤

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法，包括以下步骤：步骤S1：获取结直肠序列图像，并初步分类为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；步骤S2:对子序列图像进行预处理；步骤S3:根据预处理后的子序列图像，基于可缩放的EfficientNet网络模型，获得最优的分类；步骤S4：基于BBPS肠道准备评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，进一步评价结肠镜图像是否合格。本发明有效实现肠道准备的自动、准确的评价，可极大减轻医生的负担。

公开(公告)号：CN114119511B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202111339539.6

申请日：2021-11-12

Applicant: 福州大学

Inventor： 郑绍华 ,  林超男 ,  沈志强 ,  潘林 ,  黄立勤

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于EfficientNet结构的结肠镜图像评价方法，包括以下步骤：步骤S1：获取结直肠序列图像，并初步分类为左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像；步骤S2:对子序列图像进行预处理；步骤S3:根据预处理后的子序列图像，基于可缩放的EfficientNet网络模型，获得最优的分类；步骤S4：基于BBPS肠道准备评价标准，即对左半结肠、横结肠、右半结肠三段子序列图像分别评分，累计各段肠道清洁度最差的图像评分，进一步评价结肠镜图像是否合格。本发明有效实现肠道准备的自动、准确的评价，可极大减轻医生的负担。