基于深度学习的ERCP质控方法、系统、存储介质及设备
基本信息
| 申请号 | CN202011636876.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112652393A | 公开（公告）日 | 2021-04-13 |
| 申请公布号 | CN112652393A | 申请公布日 | 2021-04-13 |
| 分类号 | G16H50/20;G16H30/20;G06F40/295 | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 季锐;左秀丽;李延青;李真;邵学军;赖永航;冯健;杨晓云;李广超 | 申请（专利权）人 | 青岛美迪康数字工程有限公司 |
| 代理机构 | 济南圣达知识产权代理有限公司 | 代理人 | 张庆骞 |
| 地址 | 250012 山东省济南市历下区文化西路107号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于人工智能领域，提供了一种基于深度学习的ERCP质控方法、系统、存储介质及设备。其中，基于深度学习的ERCP质控方法包括基于全局预训练的端到端的BERT文本相似性度量方式，对术前患者病案描述及ERCP操作分级操作内容进行文本相似性度量，预测出患者的术前适应症及手术困难等级评估；基于训练好的DETR模型内镜视频帧进行实时目标检测，识别出插管器械、十二指肠乳头、通过X射线出现动态影像及导丝，从而选择性控制术中的插管时间及透视时间。 |
