申请/专利权人：中国人民解放军总医院第六医学中心

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808694A

主分类号：G06T5/50

分类号：G06T5/50;G06T5/60;G06T7/00;G06T7/73;G06N3/084;H04N1/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种深度神经网络下的无痛胃镜图像增强方法及系统，涉及数据传输技术领域。所述方法包括：获取初始胃镜图像；进行定位标识，得到定位坐标；进行匹配，获得常规图像集合；进行隐私特征识别，生成保护区域图像和非保护图像；进行数据加密，生成图像隐私序列；将序列和非保护图像传输至云电脑，进行图像增强；接收增强结果，并进行图像融合，得到胃镜增强图像。解决了现有技术中通过云电脑进行胃镜图像增强的方法由于无法针对性的对原始图像中的隐私数据进行准确加密，造成加密算力资源消耗较大，同时图像增强效率较低的技术问题，实现了在保障原始图像数据隐私和安全的同时，节约加密算力资源，同时提高图像增强效率的技术效果。

主权项：1.一种深度神经网络下的无痛胃镜图像增强方法，其特征在于，所述方法应用于一种深度神经网络下的无痛胃镜图像增强系统，所述系统包括云端加密单元，所述方法包括：获取初始胃镜图像，其中所述初始胃镜图像为包含病变区域的待进行图像增强的胃镜图像；在本地服务器内，通过胃镜图像识别通道对所述初始胃镜图像进行定位标识，得到初始图像定位坐标；基于所述初始图像定位坐标进行常规图像匹配，获得常规图像集合；根据所述常规图像集合对所述初始胃镜图像进行隐私特征识别，生成多个保护区域图像和非保护图像；基于差分隐私原理对所述多个保护区域图像进行数据加密，生成图像隐私序列；将所述图像隐私序列和所述非保护图像通过本地服务器传输至云电脑，并通过云端加密单元中的图像增强模型进行图像增强，所述图像增强模型为基于深度神经网络构建；接收所述云电脑反馈的非保护图像增强结果和图像隐私序列增强结果，并将所述非保护图像增强结果和所述图像隐私序列增强结果进行图像融合，得到胃镜增强图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军总医院第六医学中心 一种深度神经网络下的无痛胃镜图像增强方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD