一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，包括后端手法检测模型以及前端Web界面，后端手法检测模型与前端Web界面通信连接，所述后端手法检测模型包括退镜时间模块，静止检测模块，粪便粪水冲洗检测模块，息肉检出率检测模块，本发明专利技术通过以上的技术方案，可以实现对在手术过程中的手法操作的参数要求进行检测，以检测其是否完整，符合规定，肠镜检查的是否符合要求。

A quality report management system for colonoscopy based on big data

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统
本专利技术涉及数据处理
，特别是涉及一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统。
技术介绍
随着我国消化内镜技术的普及，结肠镜检查数量日益增多。结肠镜检查虽然相对安全，但是仍存在一定的风险和痛苦。对患者而言，决定结肠镜检查无疑在心理、经济和时间上都是巨大挑战。因此，作为消化内科医生及内镜工作者，应尽己所能，让一次结肠检查的质量最优化，使患者得到最大获益。由此可见，结肠镜质量控制工作的重要性毋庸置疑。2006年美国胃肠内镜协会和美国胃肠病学协会提议，在没有活组织检查或息肉切除术的情况下，平均退镜时间至少为6min。退镜时间与结直肠息肉、ADR相关。新近证据支持将9min的中位退镜时间定为标准时间。与6min相比，9min退镜时腺瘤和锯齿状息肉的检出率分别提高50％和77％。实际操作中，至少要做到退镜时间达到6min，要尽量在退镜时使用窄带成像内镜(narrowbandimage，NBI)仔细观察黏膜及血管。退镜过程要做到不丢失视野，避免径直退镜，防止大段肠管退出。遇到没有看清的肠段或者可疑病变的肠段要反复进镜，镜头多方向调节，并将皱襞吹开，多角度观察，将漏诊的可能性降至最低。由于每一位医生习惯不同，操作手法不同都会导致结肠镜手术的质量参差不齐，没有一个很好的行业标准。为了让一些刚进入岗位的实习医生能够快速的提高自己的手术水平，向一些著名的有数十年临床经验的医生学习，一个基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统就变得很有必要。
技术实现思路
<br>本专利技术的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，用于统计管理数据库中的每一位医生在手术过程中的手法操作以及此次肠镜检查的是否符合要求。为实现本专利技术的目的所采用的技术方案是：一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，包括：后端手法检测模型以及前端Web界面，后端手法检测模型与前端Web界面通信连接，所述后端手法检测模型包括：退镜时间模块，用于当镜头到达回盲瓣时，开始对肠镜手术的退镜时间进行检测，并将检测结果发送至前端Web界面；静止检测模块，用于基于图像识别匹配的肠镜镜头静止检测方法，实时检测退镜检查过程中由于非正常检查引起的肠镜画面静止情形，以判断医生在给患者进行肠镜检查手术时的有效退镜检查时间是否达到预定检测时间；粪便粪水冲洗检测模块，采用深度学习方法检测手术过程中肠道内部出现的粪便粪水，检测到粪便或粪水时，将检测结果发送至前端Web界面，提醒医生冲洗操作；息肉检出率检测模块，采用深度学习方法对手术过程中肠道内部出现的息肉进行目标检测，检测到息肉时，将息肉位置及概率发送到前端Web端，提醒医生处理。所述前端web界面使用Vue.js构建用户界面的渐进式框架进行开发，采用自底向上增量开发的设计。所述后端手法检测模型与前端Web界面使用WebSocket技术进行通信。本专利技术的目的还在于提供基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统的使用方法，包括以下步骤：步骤1：当手术开始时，将手术台中肠镜镜头传出的视频流一分为二，一部分传送到前面Web前端界面，一部分传送到后端的后端手法检测模型进行检测；步骤2：当镜头到达回盲瓣时，开始退镜时间检测模块；步骤3：在退镜检测模块的检测过程中，同时调用静止检测模块，粪便粪水冲洗检测模块与息肉检出率检测模埠对退镜过程中的肠道内部进行检测；步骤4：将检测结果传输到前端Web前端界面；步骤5：前端Web界面接受到信息之后进行显示并上传到数据库。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过以上的技术方案，可以实现对在手术过程中的手法操作的参数要求进行检测，以检测其是否完整，符合规定，肠镜检查的是否符合要求。附图说明图1为后端检测模型的原理示意图；图2为后端检测模型与前端Web界面通信的示意图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，本专利技术基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，包括后端手法检测模型以及前端Web界面，后端手法检测模型与前端Web界面通信连接，所述后端手法检测模型包括：退镜时间模块，静止检测模块，粪便粪水冲洗模块及息肉检出率模块。(1)退镜时间模块：由于肠镜手术一般是在退镜的过程中对每个病人的肠道进行仔细的检查，所以在退镜时间上会有一个最低要求。退镜时间的最低要求为6分钟。当肠镜到达回盲瓣时开始计时，此时医生开始退镜过程。最终的退镜时间会传送到Web界面。(2)静止检测模块：采用一种基于图像识别匹配的肠镜镜头静止检测方法用于实时检测在退镜检查过程中由于非正常检查相关原因而引起的肠镜画面静止现象，从而有效判断医生在给患者进行肠镜检查手术时的有效退镜检查时间是否达到了6分钟以上。最终的检测结果通过Web界面显示。(3)粪便粪水冲洗检测模块：采用深度学习的方法去检测在手术过程中肠道内部出现的一些粪便粪水。当检测到镜头视野内部出现粪便或粪水时，将检测结果发送至Web界面，提醒医生进行冲洗操作。(4)息肉检出率检测模块：采用深度学习的方法对手术过程中肠道内部出现的息肉进行目标检测。当深度学习模型检测到镜头视野内出现息肉时，将检测到的息肉位置及概率发送到Web端，并提醒医生进行进一步的处理。所述的前端web界面部分使用Vue.js构建用户界面的渐进式框架进行开发，采用自底向上增量开发的设计，后端检测模型与前端Web界面使用WebSocket技术进行通信，等肠镜手术结束时将Web端显示的医生的操作手法上传到数据库进行存储。本专利技术的基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，使用方式如下：步骤1：当手术开始时，将手术台中肠镜镜头传出的视频流一分为二，一部分传送到Web前端界面，一部分传送到后端的手法检测模型进行检测；步骤2：当镜头到达回盲瓣时，开始退镜时间检测模块的检测；步骤3：在退镜过程中，同时调用静止检测模块，粪便粪水冲洗检测模块与息肉检出率检测模块对退镜过程中的肠道内部进行检测；步骤4：将检测结果通过Socket通信传输到Web前端界面；步骤5：Web界面接受到信息之后进行显示并上传到数据库。以上所述仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出的是，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，其特征在于，包括后端手法检测模型以及前端Web界面，后端手法检测模型与前端Web界面通信连接，所述后端手法检测模型包括：/n退镜时间模块，用于当镜头到达回盲瓣时，开始对肠镜手术的退镜时间进行检测，并将检测结果发送至前端Web界面；/n静止检测模块，用于基于图像识别匹配的肠镜镜头静止检测方法，实时检测退镜检查过程中由于非正常检查引起的肠镜画面静止情形，以判断医生在给患者进行肠镜检查手术时的有效退镜检查时间是否达到预定检测时间；/n粪便粪水冲洗检测模块，采用深度学习方法检测手术过程中肠道内部出现的粪便粪水，检测到粪便或粪水时，将检测结果发送至前端Web界面，提醒医生冲洗操作；/n息肉检出率检测模块，采用深度学习方法对手术过程中肠道内部出现的息肉进行目标检测，检测到息肉时，将息肉位置及概率发送到前端Web端，提醒医生处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的肠镜检查质量报告管理系统，其特征在于，包括后端手法检测模型以及前端Web界面，后端手法检测模型与前端Web界面通信连接，所述后端手法检测模型包括：
退镜时间模块，用于当镜头到达回盲瓣时，开始对肠镜手术的退镜时间进行检测，并将检测结果发送至前端Web界面；
静止检测模块，用于基于图像识别匹配的肠镜镜头静止检测方法，实时检测退镜检查过程中由于非正常检查引起的肠镜画面静止情形，以判断医生在给患者进行肠镜检查手术时的有效退镜检查时间是否达到预定检测时间；
粪便粪水冲洗检测模块，采用深度学习方法检测手术过程中肠道内部出现的粪便粪水，检测到粪便或粪水时，将检测结果发送至前端Web界面，提醒医生冲洗操作；
息肉检出率检测模块，采用深度学习方法对手术过程中肠道内部出现的息肉进行目标检测，检测到息肉时，将息肉位置及概率发送到前端Web端，提醒医生处理。


2.如权利要求1所述基于大数据的肠镜检查质量报告管理系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉峰，
申请(专利权)人：天津御锦人工智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12