内窥镜系统及其工作方法技术方案

本发明专利技术提供一种内窥镜系统(10)及其工作方法，所述内窥镜系统在通过AI等识别处理进行病变部等的鉴别处理的情况下，在内窥镜检查中提示适当的处置器具的信息。参考鉴别结果(55ep、55eq)和提高处置器具的适当度计算精度的信息(81a、81b、82a、82b、83a、83b、84a、84b、85a、85b)，计算与处置器具相关的手术辅助信息(60a、60b，60c、60d、60e、60f、60g、60h、60i、60j、60p、60q)，将检查图像(121)及手术辅助信息中包含的处置器具(125)显示于显示器(15)。包含的处置器具(125)显示于显示器(15)。包含的处置器具(125)显示于显示器(15)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】内窥镜系统及其工作方法


[0001]本专利技术涉及一种在内窥镜检查中获取与处置器具相关的信息的内窥镜系统及其工作方法。

技术介绍

[0002]在医疗领域中，医生等利用由内窥镜获取的检查图像等来进行病变部的处置方法等的判断。然而，在医生等进行图像诊断的人员的经验较少的情况下，或虽然有经验但成为诊断对象的图像为罕见的病例且超出专业领域的情况下，医生有时难以准确地作出该判断。
[0003]近年来，由于图像分析技术的进步，专利技术了通过向医生提示医疗图像的鉴别结果来辅助鉴别及手术的医疗装置。例如，专利文献1中，通过医疗图像的分析，能够获得与在内窥镜检查等中使用的处置器具相关的信息。并且，专利文献2中，能够从医疗图像及保存有手术器具的信息、标准的处置步骤、特征部分的信息、患者信息等的数据库，创建手术计划。
[0004]以往技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利文献1：国际公开第2019/008942号
[0007]专利文献2：国际公开第2019/116593号

技术实现思路

[0008]专利技术要解决的技术课题
[0009]如专利文献1及专利文献2，在通过图像处理或AI(Artificial Intelli gence，人工智能)等识别处理进行病变部等的诊断的情况下，要求提高针对通过识别处理获得的识别结果的可靠性，近年来，通过AI等用于机械识别观察对象的识别处理，自动诊断观察对象并预测手术内容。通过利用这样的识别处理，能够弥补医生的经验不足，并且能够排除主观判断，获得客观的诊断结果，从而提供更高水平且均质的医疗。
[0010]然而，专利文献1的诊断辅助装置检测病变部和内窥镜图像中包含的处置器具来进行报告创建辅助，专利文献2中，AI根据CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)或MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)的图像来预测手术内容，几乎没有在内窥镜检查中从内窥镜图像预测手术内容的系统。因此，需要一种在内窥镜检查中提供手术内容尤其是处置器具的信息的诊断辅助系统。
[0011]本专利技术的目的在于提供一种内窥镜系统及其工作方法，所述内窥镜系统在通过AI等识别处理进行病变部等的鉴别处理的情况下，在内窥镜检查中提示适当的处置器具的信息。
[0012]用于解决技术课题的手段
[0013]本专利技术的内窥镜系统具备图像控制用处理器。图像控制用处理器进行如下处理：获取检查图像，对检查图像进行鉴别处理，参考鉴别处理的结果即鉴别结果，计算与处置器
具相关的手术辅助信息，将检查图像和手术辅助信息中包含的处置器具显示于显示器。
[0014]优选如下，即，图像控制用处理器具有学习模型，该学习模型通过鉴别结果的输入，输出一个或一个以上的手术辅助信息，学习模型为学习完毕的学习模型。优选如下，即，图像控制用处理器具有学习模型，该学习模型通过鉴别结果和手术信息的输入，提高与处置器具相关的适当度来输出手术辅助信息，所述手术信息为包含处置器具的库存信息、按照指导方针的病变和处置器具的对应关联信息即处置模式信息、与咽喉、食道、胃、小肠、大肠等的解剖学部位和血管行进情况相关的周边环境信息、患者的既往史、检查/处置史、使用中的医药品等患者风险判定信息、手术者信息在内的手术信息中的一个或者通过组合一个以上而得，学习模型为学习完毕的学习模型。优选如下，即，图像控制用处理器具有学习模型，该学习模型通过由手术辅助信息计算部计算出的与处置器具相关的手术辅助信息的输入，输出处置预想时间，学习模型为学习完毕的学习模型。
[0015]优选如下，即，具有学习模型，在使库存信息的输入不同的情况下，输出不同的手术辅助信息，学习模型为学习完毕的学习模型。优选如下，即，具有学习模型，在使处置模式信息的输入不同的情况下，输出不同的手术辅助信息，学习模型为学习完毕的学习模型。优选如下，即，具有学习模型，在使周边环境信息的输入不同的情况下，输出不同的手术辅助信息，学习模型为学习完毕的学习模型。
[0016]优选如下，即，具有学习模型，在使患者风险判定信息的输入不同的情况下，输出不同的手术辅助信息，学习模型为学习完毕的学习模型。优选如下，即，具有学习模型，在使手术者信息的输入不同的情况下，输出不同的手术辅助信息，学习模型为学习完毕的学习模型。
[0017]优选如下，即，手术辅助信息包含处置器具的名称、与处置器具相关的适当度、与处置器具相关的适当度的位次。优选如下，即，手术辅助信息的显示能够按照适当度的位次进行切换。
[0018]优选如下，即，在按下手术辅助信息提示按钮之后，显示手术辅助信息。优选如下，即，在处置器具的适当度不满足特定条件的情况下，进行警告显示。优选如下，即，在选择多个满足特定条件的处置器具的情况下，能够变更特定条件。
[0019]优选如下，即，具备图像控制用处理器，图像控制用处理器进行如下处理：获取检查图像，计算保存在模板图像存储存储器中且与处置器具建立有对应关联的诊断完毕的模板图像的特征量，计算检查图像的特征量，对检查图像的特征量与诊断完毕的模板图像的特征量进行比较来计算综合匹配度，选择综合匹配度满足第1条件的模板图像，参考包含处置器具的库存信息的手术信息，对与所选择的模板图像建立有对应关联的处置器具计算适当度，输出包含适当度满足第2条件的处置器具的手术辅助信息，将检查图像和手术辅助信息中包含的处置器具显示于显示器。优选如下，即，获取检查图像来作为模板图像，将检查图像、与检查图像相关的鉴别结果、处置器具建立对应关联并保存在模板图像存储存储器中。
[0020]优选如下，即，具备光源用处理器，光源用处理器进行如下处理：在获取检查图像时，控制发光光谱互不相同的第1照明光及第2照明光的发光，在自动切换发出第1照明光的第1照明期间和发出第2照明光的第2照明期间的情况下，以第1发光模式发出第1照明光，并以第2发光模式发出第2照明光，获取基于第1照明光的第1照明光图像、基于第2照明光的第
2照明光图像、将对第2照明光图像的鉴别处理的结果重叠显示于基于第1照明光图像的显示用图像的重叠图像，来作为检查图像。优选如下，即，第1发光模式为第1A发光模式和第1B发光模式中的任一个，在所述第1A发光模式中，第1照明期间的帧数在各个第1照明期间中相同，在所述第1B发光模式中，第1照明期间的帧数在各个第1照明期间中不同。优选如下，即，第2发光模式优选为第2A模式、第2B模式、第2C模式及第2D模式中的任一个，在所述第2A模式中，第2照明期间的帧数在各个第2照明期间中相同且第2照明光的发光光谱在各个第2照明期间中相同，在所述第2B模式中，第2照明期间的帧数在各个第2照明期间中相同且第2照明光的发光光谱在各个第2照明期间中不同，在所述第2C模式中，第2照明期间的帧数在各个第2照明期间中不同且第2照明光的发光光谱在各个第2照明期间中相同，在所述第2D模式中，第2照明期间的帧数在各个第2照明期间中不同且第2照明光的发光光谱在各个第2照明期本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种内窥镜系统，其具备图像控制用处理器，所述图像控制用处理器进行如下处理：获取检查图像，对所述检查图像进行鉴别处理，参考所述鉴别处理的结果即鉴别结果，计算与处置器具相关的手术辅助信息，将所述检查图像及所述手术辅助信息中包含的所述处置器具显示于显示器。2.根据权利要求1所述的内窥镜系统，其中，所述图像控制用处理器具有学习模型，所述学习模型通过所述鉴别结果的输入，输出一个或一个以上的所述手术辅助信息，所述学习模型为学习完毕的学习模型。3.根据权利要求2所述的内窥镜系统，其中，所述图像控制用处理器具有所述学习模型，所述学习模型通过所述鉴别结果和手术信息的输入，提高与所述处置器具相关的适当度来输出所述手术辅助信息，所述手术信息为包含所述处置器具的库存信息、按照指导方针的病变和所述处置器具的对应关联信息即处置模式信息、与咽喉、食道、胃、小肠、大肠等的解剖学部位、血管的行进情况相关的周边环境信息、患者的既往史、检查/处置史、使用中的医药品等患者风险判定信息、手术者信息在内的手术信息中的一个或者通过组合一个以上而得，所述学习模型为学习完毕的学习模型。4.根据权利要求2所述的内窥镜系统，其中，所述图像控制用处理器具有所述学习模型，所述学习模型通过与所述处置器具相关的所述手术辅助信息的输入，输出处置预想时间，所述学习模型为学习完毕的学习模型。5.根据权利要求3所述的内窥镜系统，其中，所述内窥镜系统具有所述学习模型，所述学习模型在使所述处置器具的库存信息的输入不同的情况下，输出不同的所述手术辅助信息，所述学习模型为学习完毕的学习模型。6.根据权利要求3所述的内窥镜系统，其中，所述内窥镜系统具有所述学习模型，所述学习模型在使所述处置模式信息的输入不同的情况下，输出不同的所述手术辅助信息，所述学习模型为学习完毕的学习模型。7.根据权利要求3所述的内窥镜系统，其中，所述内窥镜系统具有所述学习模型，所述学习模型在使所述周边环境信息的输入不同的情况下，输出不同的所述手术辅助信息，所述学习模型为学习完毕的学习模型。8.根据权利要求3所述的内窥镜系统，其中，所述内窥镜系统具有所述学习模型，所述学习模型在使所述患者风险判定信息的输入不同的情况下，输出不同的所述手术辅助信息，所述学习模型为学习完毕的学习模型。9.根据权利要求3所述的内窥镜系统，其中，所述内窥镜系统具有所述学习模型，所述学习模型在使所述手术者信息的输入不同的情况下，输出不同的所述手术辅助信息，所述学习模型为学习完毕的学习模型。10.根据权利要求1至9中任一项所述的内窥镜系统，其中，所述手术辅助信息包含所述处置器具的名称、与所述处置器具相关的适当度、与所述
处置器具相关的适当度的位次。11.根据权利要求10所述的内窥镜系统，其中，所述手术辅助信息的显示能够按照所述适当度的位次进行切换。12.根据权利要求1至11中任一项所述的内窥镜系统，其中，在按下手术辅助信息提示按钮之后，显示所述手术辅助信息。13.根据权利要求10所述的内窥镜系统，其中，在与所述处置器具相关的所述适当度不满足特定条件的情况下，进行警告显...

【专利技术属性】
技术研发人员：增野进吾，
申请(专利权)人：富士胶片株式会社，
类型：发明
国别省市：