本案例是一种用于肠道息肉检测识别的智能辅助系统。肠道息肉是一种常见的肠道疾病，内窥镜肠道检测是一种肠道疾病检测方式，使用肠道内窥镜深入肠道内对肠道图像进行采集，通过对内窥镜视觉范围内的图像进行判断，最大限度的发现病灶，从而确定患者病情。
内窥镜肠道检查具有检测效率高和成本低的优点，能基本检测所有肠道区域，已经被世界各国各大医院所采用。现有的内窥镜肠道检测通常为医师肉眼观察探测结果来确定息肉位置，息肉的检出率也受医师的经验、疲劳度、探测速率等因素的影响，故存在着一定程度的息肉漏检情况。
因此，为了提高诊断准确率，降低漏诊率，同时也希望提高肠道检测的实时诊断的准确性，需要对肠道息肉检测识别提供智能辅助系统，以此可以实现对息肉的定位精度，为医师的诊断提供了参考。
技术方案
该智能辅助系统包括肠道影像采集单元、肠道息肉检测单元和肠道检测显示单元，其中，肠道影像采集单元用于对肠道影像的采集，然后将肠道影像输入到肠道息肉检测单元进行肠道息肉的定位和识别，肠道检测显示单元则对肠道影像进行视频呈现的同时，还能在肠道影像上同步标注显示肠道息肉的检测信息。
其中，肠道息肉检测单元还进一步包括转换模块、检测模块和显示模块，检测模块的一种实现方式包括6级依次串联的卷积检测组和检测识别组。对于该检测模块的训练，如图1所示，通过训练使得神经网络中的参数值不断的调整，使输出的坐标和类别结果无限接近真实值，最终使损失函数（图1中的交叉熵，用于求目标值与预测值之间的差距）达到最小值。
对于检测模块，还有其他实现方式，如图2所示，检测模块包括Faster RCNN网络，所述Faster RCNN网络包括4个部分：第一，特征提取部分，使用连续的卷积加池化操作从原图提取特征，获取特征图；第二，区域建议网络部分，通过网络训练的方式从特征图中获取前景目标的位置；第三，ROI Pooling部分，利用前面获取到的区域建议框，从特征图中抠出要用于分类的特征图区域，并池化成固定长度的数据；第四，全连接部分，利用全连接网络对前面提取的特征图区域进行类别分类和边框回归，从而得到最终的类别概率和定位框。
技术效果
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