(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111657235.4 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 林海　江彦开　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 林超 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息 肉检测系统、 终端及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的胃肠道 内窥镜图像息肉检测系统、 终端及存储介质。 包 括图像采样模块： 用于采集病灶区域完整的胃肠 道内窥镜图片， 将采集的图片分为训练集和测试 集； 图像预处理模块： 对图像采样模块输出的训 练集中的图片进行预处理； 胃肠道内窥镜图像息 肉检测神经网络模块： 对输入网络模 型的图像经 编码网络抽取高维特征， 再经息肉病灶特征增强 模块完成特征优化和去噪， 最后通过解码网络还 原语义信息， 输出息肉的位置和边缘； 息肉检测 模块： 将待检测的胃肠道内窥镜图片输入训练好 的模型， 输出检测结果。 本发明通过搭建息肉检 测模型对内窥镜图像中的息肉等病灶进行智能 识别和检测， 同时通过不断训练神经网络模型来 达到更高的准确率。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114511502 A 2022.05.17 CN 114511502 A 1.一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统， 其特 征在于， 包括： 图像采样模块： 用于采集息肉病灶区域完整的胃肠道内窥镜 图片， 并将采集的图片分 为训练集和 测试集； 图像预处 理模块： 对图像采样模块输出的训练集中的图片进行 预处理； 胃肠道内窥镜 图像息肉检测神经网络模块： 包括编码网络、 息肉病灶特征增强模块和 解码网络； 编码网络主要由四个依 次连接的上下文信息聚合模块组成； 解码网络主要由四 个依次连接的卷积层组成， 每个卷积层之后进行上采样操作， 上采样后的输出特征通过残 差连接与编码网络中上 下文信息聚合模块的输出 特征融合后再输入下一个卷积层； 输入胃肠道内窥镜图像息肉检测神经网络模块的图像经编码网络抽取高维特征， 再经 息肉病灶特征增强模块完成特征优化和去 噪， 最后通过解码网络还原语义信息， 输出息肉 的位置和边 缘； 神经网络训练模块： 图像预处理模块输出的图片输入胃肠道内窥镜图像息肉检测神经 网络模块进行自主训练， 保存准确率 最优的网络模型参数， 完成训练； 息肉检测模块： 加载神经网络训练模块输出的模型文件， 得到训练好的胃肠道内窥镜 图像息肉检测神经网络模型， 将待检测的胃肠道内窥镜图片输入训练好的胃肠道内窥镜图 像息肉检测 神经网络模型， 输出胃肠道内窥镜图片中息肉的位置和边 缘， 完成检测。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统， 其特 征在于， 所述的胃肠道内窥镜图像息肉检测神经网络模块中， 每个上下文信息聚合模块主 要由五个卷积层、 一个激活层和一个最大池化层组成， 并联第二卷积层、 第三卷积层和第四 卷积层； 上下文信息聚合模块的输入经第一卷积层后分别输入第二卷积层、 第三卷积层和 第四卷积层， 第二卷积层、 第三卷积层和第四卷积层的输出相加后依次经第五卷积层、 ReLU 激活层输入最大池化层。 3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统， 其特 征在于， 所述的第二卷积层、 第三卷积层和第四卷积层的卷积核分别为3 ×3、 5×5、 7×7， 第 一卷积层和第五卷积层的卷积核分均为1 ×1。 4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统， 其特 征在于， 所述的胃肠道内窥镜图像息肉检测神经网络模块中， 息肉病灶特征增强模块包括 两个注意力模块： 通道 注意力算子和空间注意力算子； 编码网络输出的高维特征经通道注意力算子 中两个全连接层的特征变换后进行转置， 再与原始输入的高维特征相乘， 相乘后的结果经空间注意力算子的softmax函数得到一个 注意力矩阵， 注意力矩阵与 原始输入的高维特征相乘后通过3 ×3的卷积层完成进一步特征 变换， 得到增强后的优化特 征作为息肉病灶特 征增强模块的输出。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统， 其特 征在于， 所述的胃肠道内窥镜图像息肉检测神经网络模块中， 解码网络包括四个依 次连接 的卷积模块， 每 个卷积模块包括 一个卷积层和一个上采样层， 卷积层之后进行 上采样操作； 第一个卷积模块的输出通过残差连接与第四个上下文信 息聚合模块的输出进行融合， 再输入第二个卷积模块； 第二个卷积模块的输出通过残差连接与第三个上下文信息聚合模 块的输出进行融合， 再输入第三个卷积模块； 第三个卷积模块的输出通过残差连接与第二 个上下文信息聚合模块的输出进行融合， 再输入第四个卷积模块； 第四个卷积模块的输出权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114511502 A 2通过残差连接与第一个上 下文信息聚合模块的输出进行融合后作为 解码网络的输出。 6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统， 其特 征在于， 所述的图像预处理模块中， 预 处理的过程具体为： 先对所有图片中包含的息肉病灶 区域进行标记， 然后将所有图片的分辨率归一化， 并进行格式转换， 之后进行数据增广， 最 后对数据进行旋转、 镜像 变换。 7.一种终端， 其特 征在于， 包括存 储器和处 理器； 所述存储器， 用于存 储计算机程序； 所述处理器， 用于执行所述计算机程序时， 实现如权利要求1～6任一所述的基于人工 智能的胃肠道内窥镜图像息肉检测系统的功能。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有计算机程序， 当所述 计算机程序被处理器执行时， 实现如权利要求 1～6任一所述的基于人工智能的胃肠道内窥 镜图像息肉检测系统的功能。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114511502 A 3