公开(公告)号：CN116258686A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310084037.6

申请日：2023-02-08

Applicant: 兰州大学第一医院

Inventor： 李汛 ,  朱兴旺 ,  严俊 ,  苗龙 ,  何英丽

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了基于图像卷积特征捕捉的结肠息肉分型检测模型建立方法，包括以下步骤：数据集的建立，包括数据收集和图像标注；数据集的处理，划分数据集，将数据集分为训练集、测试集和验证集；搭建深度学习框架，采用YOLOv5目标检测算法构建模型；结肠息肉分型检测模型的构建，根据训练集数据配置YOLOv5相关模型参数，完成模型参数配置；模型中输入验证集数据，当计算验证集的输出与其对应标签的总体误差小于上一次迭代训练时的误差时，构建得到结肠息肉分型检测模型。人工智能技术与结肠息肉分型检测模型的建立相结合，能在结肠镜检查过程中实时发现结肠息肉，识别结肠息肉分型，预测结肠息肉的病理分型，为临床医师提供可靠的帮助。