摘要
本发明属于图像处理技术领域,具体的说是一种基于人工智能的消化内镜检查辅助系统,包括数据采集及预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、病症分析模块以及报告生成模块;所述数据采集及预处理模块用于采集消化内镜图像并进行预处理;所述消化内镜图像包括白光图像、拉曼光谱图像;通过结合拉曼光谱图像进行特征融合,获取融合特征向量,实现对消化内镜图像的多尺度多维度分析,并输出分析结果,也就是说,在现有技术的基础上,利用白光图像所提取的特征向量以及拉曼光谱图像所提取的特征向量进行融合,实现对消化内镜图像的多尺度多维度分析,提高对病变各个阶段的识别准确性,从而进行更精准的病理分析和辅助诊断,避免造成漏诊、误诊。
技术关键词
消化内镜检查
辅助系统
分类器
白光
主成分分析算法
特征提取方法
Retinex算法
带标签
特征提取模块
图像分割算法
边缘检测算法
直方图均衡化
SVM算法
分析模块
图像处理技术
特征值
报告
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汽车安全控制方法
风格
比率
换道辅助系统
自动驾驶系统
辅助系统
雷达模块
经验模态分解算法
调压模块
滤波模块
GRU模型
磨煤机故障
分类模型训练
时序
温度补偿系数
情感轮模型
情感特征
GRU模型
情感词典
特征提取模块
链路预测方法
感知特征
机器学习分类器
模体
节点特征