内窥镜下人工智能图像及视频识别系统的制作方法

本发明涉及内窥镜，具体为内窥镜下人工智能图像及视频识别系统。

背景技术：

1、内窥镜是集中了传统光学、人体工程学、精密机械、现代电子、数学、软件等于一体的检测仪器。一个具有图像传感器、光学镜头、光源照明、机械装置等，它可以经口腔进入胃内或经其他天然孔道进入体内。利用内窥镜可以看到x射线不能显示的病变，因此它对医生非常有用。例如，借助内窥镜医生可以观察胃内的溃疡或肿瘤，据此制定出最佳的治疗方案，医生也可也利用内窥镜辅助完成微创手术。正因如此内窥镜广泛应用于医疗领域内。

2、内窥镜深入人体腔道后所展现的影像比较直观，有利于医生判断病灶的严重程度，便于后期的医生诊断，但是内窥镜所探测的影像需要医生根据经验来判断病灶，这就有可能导致漏诊或者误诊，因此我们希望设计一款可以帮助在内窥镜探测进行图像、视频识别的辅助系统，来帮助医生快速甄别探测区域的病灶程度，减少医生工作量的同时提高诊断效率，为此我们提出了内窥镜下人工智能图像及视频识别系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，包括医用pc端、影像库大数据平台和综合平台；

3、所述医用pc端为连接医院局域网的手术用电脑，所述医用pc端对接有有前端设备，所述前端设备包括图片录入设备和视频录入设备；

4、所述图片录入设备和视频录入设备对接有高清手术用分体式内窥镜，在内窥镜工作时的影像为实时传输，而图片录入设备则每隔十秒钟截取一张清晰照片，所述视频录入设备与内窥镜相连，并实时传输视频影像信息；

5、所述影像库大数据平台对接有影像检索单元，在所述影像检索单元内对于采集到的图像、视频识别中的每一个图像、视频信息素内容，在搜索过程中，可以根据相应搜索需求，将特征最相似的图像、视频排在前面，根据特征的相似度对搜索到的内容进行排序；

6、所述影像库大数据平台对接有影像数据库，所述影像数据库内建立一个共用的医学用人体解剖学清晰影像库，包括影像资料和解剖学文字说明，所述解剖学文字说明建立在文本检测单元上，所述文本检测单元包括，且同一解剖部位包括四个角度的清晰影像照片。

7、优选的，所述文本检测单元包括vgg16单元、faster-r-cnn单元、双向lstm单元和矩形框优化单元。

8、优选的，数据传输时对视频数据进行信道编码，并通过混合流媒体分发系统多路径同时传输视频数据，并将录入的视频、图片数据进行持续存储。

9、优选的，针对所述视频录入设备传输的视频信息设置有影像解析单元，所述影像解析单元内设置有子单元，通过将影像数据解码带入子单元后分段式解析，并寻找单位时间内影像的共同特征。

10、优选的，所述视频录入设备单位时间内传输来的视频信息被集合成一个信息数据包，并被切割成子单元进行信息检索，通过对子单元进行分别检索后，在影像数据库内类比出共同特征最相似的人体解剖学清晰影像资料。

11、优选的，所述影像库大数据平台通过互联网对接有综合云平台，所述综合云平台对接医疗信息共享系统，在云平台内通过影像检索单元中子单元类比出的共同特征进行筛选，并引导至医用pc端进行信息展示。

12、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

13、基于实时传输场景的图像、视频内容进行识别和检索，以帮助医生快速识别组织结构，特征识别引擎分析样本特征，然后由特征匹配引擎进行数据分析并得出数据源匹配吻合度的值，最后由人体解剖学规则模型根据解剖学规则定义进行相应处理；

14、所检索出的影像信息经由数据网络传输至医用pc端上进行展示，当医生在进行手术或检查时可以及时了解病灶部位，通过与影像数据库的实例做对比可以很快知道病灶的恶化程度，防止医生出现漏诊或者误诊的情况。

技术特征：

1.内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，包括医用pc端、影像库大数据平台和综合平台，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，其特征在于：所述文本检测单元包括vgg16单元、faster-r-cnn单元、双向lstm单元和矩形框优化单元。

3.根据权利要求1所述的内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，其特征在于：数据传输时对视频数据进行信道编码，并通过混合流媒体分发系统多路径同时传输视频数据，并将录入的视频、图片数据进行持续存储。

4.根据权利要求1所述的内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，其特征在于：针对所述视频录入设备传输的视频信息设置有影像解析单元，所述影像解析单元内设置有子单元，通过将影像数据解码带入子单元后分段式解析，并寻找单位时间内影像的共同特征。

5.根据权利要求1所述的内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，其特征在于：所述视频录入设备单位时间内传输来的视频信息被集合成一个信息数据包，并被切割成子单元进行信息检索，通过对子单元进行分别检索后，在影像数据库内类比出共同特征最相似的人体解剖学清晰影像资料。

6.根据权利要求1所述的内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，其特征在于：所述影像库大数据平台通过互联网对接有综合云平台，所述综合云平台对接医疗信息共享系统，在云平台内通过影像检索单元中子单元类比出的共同特征进行筛选，并引导至医用pc端进行信息展示。

技术总结本发明属于内窥镜技术领域，具体为内窥镜下人工智能图像及视频识别系统，包括医用PC端、影像库大数据平台和综合平台；所述医用PC端为连接医院局域网的手术用电脑，所述医用PC端对接有有前端设备，所述前端设备包括图片录入设备和视频录入设备；所述图片录入设备和视频录入设备对接有高清手术用分体式内窥镜，在内窥镜工作时的影像为实时传输，而图片录入设备则每隔十秒钟截取一张清晰照片，基于实时传输场景的图像、视频内容进行识别和检索，以帮助医生快速识别组织结构，特征识别引擎分析样本特征，然后由特征匹配引擎进行数据分析并得出数据源匹配吻合度的值，最后由人体解剖学规则模型根据解剖学规则定义进行相应处理。技术研发人员：韩迺骞,韩方海受保护的技术使用者：广州汉思医疗科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/10