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申请/专利权人：天津御锦人工智能医疗科技有限公司

摘要：本发明公开了基于超声内镜的病变浸润深度评估系统，包括：获取超声内镜图像的图像获取模块，创建卷积神经网络模型的模型创建模块和模型训练模块，卷积神经网络模型包括：特征提取模块，用于对超声内镜图像进行至少三层的逐层特征提取，获得编码特征图；特征融合模块，用于对至少三组编码特征图进行特征融合得到第一融合特征图，解码器模块用于对特征融合模块中所使用的编码特征图和特征融合模块得到的特征图利用注意力机制进行处理得到若干解码特征图，用于对最后得到的解码特征图进行图像分割以得到病变区域，类别预测模块，用于根据第一融合特征图和解码特征图进行病变浸润层次的分类。本发明能够准确地预测出病变区域和病变浸润深度类型。

主权项：1.基于超声内镜的病变浸润深度评估系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于从超声内镜采集的视频中获取超声内镜图像；模型创建模块，用于创建卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型包括特征提取模块、特征融合模块、解码器模块和类别预测模块，所述特征提取模块用于对超声内镜图像进行至少三层的逐层特征提取，获得编码特征图，所述特征融合模块用于对至少三组所述编码特征图进行特征融合得到第一融合特征图，所述解码器模块用于对所述特征融合模块中所使用的所述编码特征图和所述特征融合模块得到的特征图利用注意力机制进行处理得到若干解码特征图，用于对最后得到的所述解码特征图进行图像分割以得到病变区域，所述类别预测模块用于根据第一融合特征图和解码特征图进行病变浸润层次的分类；模型训练模块，基于数据集对所述卷积神经网络模型进行训练和测试后作为基于超声内镜的病变浸润深度评估模型；所述数据集包括若干标记了病变轮廓和浸润深度类型的超声内镜图像；所述特征提取模块包括顺次设置的5组卷积神经网络模块，5组卷积神经网络模块对超声内镜图像进行逐层特征提取依次得到第一编码特征图f1、第二编码特征图f2、第三编码特征图f3、第四编码特征图f4和第五编码特征图f5；所述特征融合模块用于对第五编码特征图f5、第四编码特征图f4和第三编码特征图f3进行特征融合得到第一融合特征图；所述特征融合模块具体用于对第五编码特征图进行上采样运算，对上采样后的第五编码特征图进行卷积运算得到图，将图和第四编码特征图逐元素相乘，对逐元素相乘结果再依次进行上采样和卷积得到图，对图和图进行拼接操作，拼接后再进行卷积操作得到第一聚合特征图；对图和第三编码特征图逐元素相乘，相乘结果再卷积得到第二聚合特征图，将第一聚合特征图和第二聚合特征图进行拼接再卷积得到第一融合特征图。

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