一种基于深度学习的内镜黏膜下剥离术辅助系统

本发明涉及内镜黏膜下剥离术技术领域，公开了一种基于深度学习的内镜黏膜下剥离术辅助系统，包括：方差计算模块，用于连续获取内镜下若干帧病灶观察图像；对于每一帧病灶观察图像，计算病灶区域的观察状态特征；当帧数达到某一数量时，计算方差，若方差大于评判阈值，则进入微调优化模块；微调优化模块，用于计算新病灶区域的观察状态特征，计算得到距离新病灶观察图像距离最近的若干张病灶观察图像后，对新病灶区域的边界上的点进行采样，并与距离最近的若干张病灶观察图像进行关键点匹配，优化新病灶区域的边界，得到电凝标记的位置并进行显示。解决了内镜医师操作过程中随着疲惫感增加注意力下降的问题，提高了内镜黏膜下剥离术的准确性。