CN119515819A 一种基于图像识别的消化道病变分析方法及系统 （南通大学）_第1页
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一种基于图像识别的消化道病变分析方法化了疑似病变区域与非疑似病变区域的识别过2基于所述消化道区域区分结果，提取非疑似病变区域颜色和对应部位的正常颜色数基于所述匹配病变类型提取结果和非疑似病变区域异常基于所述像素点边缘强度评估结果，计算内窥镜图像中所有边缘基于所述调整后的边缘检测阈值Tnew和像素点边缘强度评估结果，将像素点的边缘强3基于所述消化道区域区分结果，收集疑似病变区域的特征数据，包括形基于所述疑似病变区域的特征数据，与病变数据库中同一部位已基于所述匹配度得分S，与预设的匹配度阈值进行对比，若匹配度基于所述消化道区域区分结果，从非疑似病变区域提取三种颜色基于所述匹配病变类型提取结果和非疑似病变区域异常4C疑似病变区域区分模块基于患者消化道的内窥镜图像，通过图颜色偏差分析模块基于所述消化道区域区分结果，提取非疑似非疑似病变区域异常评估模块基于所述颜色偏差评估结果，评估非消化道风险分析模块基于所述匹配病变类型提取结果和非疑似病变区域异常评估结567C8[0048]消化道风险分析模块基于所述匹配病变类型提取结果和非疑似病变区域异常评位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必[0060]请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于图像识别的消化道病变分析方9边缘强度值和G,通过标准差公式计算获得。[0093]pT是边缘强度高于的像素点数量，通过统计所有边缘强度值大于的像素点来[0095]∈T是灵敏度参数，值通常由实验者根据边缘检测的精确性和误报率的需求来设[0111]xi是当前病变特征向量中的第i个特征值，从患者的内窥镜图像通过图像处理算非疑似病变区域与正常消化道颜色差异的最大CCC[0200]计算得到的C＝16.126，表示在给[0206]消化道风险分析模块基于匹配病变类型提取结果和非疑似病变区域异常评估结本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施

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