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申请/专利权人：山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院)
摘要：本发明公开一种基于机器学习辅助的胃镜下食管白斑识别方法及装置，涉及生物医学图像处理技术领域。本发明方法通过深度学习对食管白斑进行识别与鉴别，首次探索了深度学习在食管白斑鉴别诊断中的可能性。研究所提出的模型取得了较高的诊断效能，有助于弥补内镜医生误诊或漏诊的不足，且有望提示与指导下一步的临床决策，减少不必要的活检，为临床内镜医生提供诊疗思路上的指导和帮助，同时也将降低医疗成本和节约医疗资源。
主权项：1.一种基于机器学习辅助的胃镜下食管白斑识别方法，其特征在于，所述方法获取具有食管白斑特征的内镜图像，通过多级特征提取网络进行特征提取，具体步骤包括：S1，获取具有食管白斑特征的WLE白光内镜图像和NBI窄带成像内镜图像，形成内镜图像数据集；S2，根据所述内镜图像数据集，通过卷积通道进行特征提取；所述卷积通道包括深度层和蒸馏层；S3，根据所述特征提取的结果，通过激活函数进行融合，得到特征提取效果；S4，根据所述特征提取效果，通过最大池化层和全连接层进入Soft-max分类器，输出分类结果；S5，根据所述分类结果，通过混淆矩阵展示模型进行进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院) 一种基于机器学习辅助的胃镜下食管白斑识别方法及装置
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