【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机辅助医疗，尤其涉及一种智能肠道准备评价方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、早期结直肠癌表现为非常细微的粘膜病变，为了确保能够检测出细微病变，需要仔细、完整的黏膜检查和最佳的肠道准备。其中，肠道准备不充分导致的肠道清洁不足，是结肠镜检查不完整的一个重要因素。
3、在临床实践中，结肠镜检查前肠道准备大多由患者自己进行。目前存在以下问题：(1)在准备肠道的过程中，患者在服用泻药后通常无法准确判断肠道的准备情况。(2)患者通常在非营业时间(如晚上或凌晨)进行肠道准备。患者在肠道准备过程中人工指导可行程度较低。(3)目前大多肠道准备指导无法提供针对患者本身的个性化肠道准备方案。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种智能肠道准备评价方法、装置、设备、介质及程序产品，能够在结肠镜术前帮助患者随时按需评估肠道准备情况。
2、为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种智能肠道准备评价方法，包括以下步骤：
3、获取排泄物图片；
4、基于预训练的图像分割模型，识别排泄物观察区域和下水孔水封处，并获取针对下水孔水封处的识别输出概率；
5、基于排泄物观察区域进行亮度特征和纹理特征提取，将针对下水孔水封处的识别输出概率作为透明度特征；
6、根据所述亮度特征、纹理特征和透明度特征，基
7、本专利技术的第二方面提供了一种智能肠道准备评价装置，包括：
8、图像获取模块，被配置为：获取排泄物图片；
9、图像分割模块，被配置为：基于预训练的图像分割模型，识别排泄物观察区域和下水孔水封处，并获取针对下水孔水封处的识别输出概率；
10、特征提前模块，被配置为：基于排泄物观察区域进行亮度特征和纹理特征提取，将针对下水孔水封处的识别输出概率作为透明度特征；
11、质量评价模块，被配置为：根据所述亮度特征、纹理特征和透明度特征，基于预训练的肠道准备质量判别模型，进行质量评价。
12、本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括：
13、处理器，适于执行计算机程序；
14、计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述的智能肠道准备评价方法。
15、本专利技术的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行所述的智能肠道准备评价方法。
16、本专利技术的第五方面提供了一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的智能肠道准备评价方法。
17、本专利技术的第六方面提供了一种智能肠道准备辅助系统，包括用户终端和服务器；所述用户终端被配置为：获取排泄物图片并发送至服务器；以及接收服务器反馈的肠道准备评价结果；
18、所述服务器被配置为执行所述智能肠道准备评价方法，并将评价结果发送至所述用户终端。
19、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
20、采用排泄物观察区域的亮度和纹理反应粪渣、泡沫等附着物情况，采用下水孔水封处的识别情况反映粪水透明度，根据是否有粪渣、泡沫、粪水透明情况及颜色等对排泄物图片进行评价，进而评估肠道准备状态，并且根据患者情况生成个性化的指导。可以更加准确地指导结肠镜患者的肠道准备，提升患者对于肠道准备的满意度。
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1.一种智能肠道准备评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的智能肠道准备评价方法，其特征在于，识别出排泄物观察区域后，还针对排泄物观察区域图像进行光斑识别，若光斑所占像素数量在所述排泄物观察区域图像中的占比超过设定阈值，判定该排泄物图片拍摄不合格。
3.如权利要求1所述的智能肠道准备评价方法，其特征在于，所述亮度特征提取包括：
4.如权利要求1所述的智能肠道准备评价方法，其特征在于，所述纹理特征提取包括：
5.一种智能肠道准备评价装置，其特征在于，包括：
6.一种电子设备，其特征在于，包括：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如权利要求1-4任一项所述的智能肠道准备评价方法。
8.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的智能肠道准备评价方法。
9.一种智能肠道准备辅助系统，其特征在于，包括用户终端和
10.如权利要求9所述的一种智能肠道准备辅助系统，其特征在于，所述服务器还被配置为：获取用户结肠镜检测时间，根据药物服用时间要求制定服用时间提醒计划，并按时将提醒发送至用户终端。
...【技术特征摘要】
1.一种智能肠道准备评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的智能肠道准备评价方法，其特征在于，识别出排泄物观察区域后，还针对排泄物观察区域图像进行光斑识别，若光斑所占像素数量在所述排泄物观察区域图像中的占比超过设定阈值，判定该排泄物图片拍摄不合格。
3.如权利要求1所述的智能肠道准备评价方法，其特征在于，所述亮度特征提取包括：
4.如权利要求1所述的智能肠道准备评价方法，其特征在于，所述纹理特征提取包括：
5.一种智能肠道准备评价装置，其特征在于，包括：
6.一种电子设备，其特征在于，包括：
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可...
【专利技术属性】
技术研发人员：李延青，宋祎皓，李真，左秀丽，马铭骏，赖永航，史珍珍，刘冠群，于岩波，王鹏，季锐，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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