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公开(公告)号：CN115115881A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210749286.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/30 , G16H30/00
Abstract: 本发明属于图像处理与医学技术领域，公开了一种利用医学检查报告的胃镜图像表征学习方法，其特征在于，该方法具体包括：获取医学检查报告中的胃镜图像，进行预处理，得到预处理后的胃镜图像：对预处理后的胃镜图像进行影像数据标注；基于卷积神经网络的深度强化学习模型训练，得到胃病的识别模型；将新的医学检查报告的胃镜图像进行识别，自动获取相关疾病的识别结果。本发明基于卷积神经网络的深度强化学习模型，结合疾病原理，可以在充分考虑疾病特性和胃镜类型等关键因素下，对当前的医学检查报告中的胃镜图像进行疾病识别，以清晰地辨别胃内症状，从而提高基层医疗技术，提升消化内镜医师的同质化水平，提高消化道早癌的检出率。
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