一种基于目标检测算法的早期胃癌内镜实时辅助检测系统
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于目标检测算法的早期胃癌内镜实时辅助检测系统，建立基于Darknet53的Yolo检测模型，建模信息来源于对胃粘膜早期肿瘤性病变图像进行标注而得到的计算机可识别标注信息，所述的早期胃癌内镜实时辅助检测系统包括模型预测模块、图像获取模块和实时识别模块。本发明在普通光源或电子染色光源内镜检查下具有高敏感性提示能力的内镜辅诊系统，将深度学习技术应用于早期胃癌内镜实时辅助检测系统，通过使用该系统能够提高消化道重大疾病的早期检出率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于目标检测算法的早期胃癌内镜实时辅助检测系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332056A
申请号 ：
CN202111677304.8
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邹晓平徐桂芳王雷胡延兴唐德华
申请人 ：
南京鼓楼医院;厦门影诺医疗科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区中山路321号
代理机构 ：
南京钟山专利代理有限公司
代理人 ：
蒋厦
优先权 ：
CN202111677304.8
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/25 A61B1/273 A61B1/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211231
申请日 : 20211231
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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