[发明专利]医疗内窥镜图像的识别方法、系统、设备和内窥镜影像系统

权利要求书

1.一种医疗内窥镜图像的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

根据医疗内窥镜视频流获取原始内窥镜图像；

通过神经网络过滤获取的所述原始内窥镜图像，生成目标内窥镜图像；

通过神经网络的分类预测识别所述目标内窥镜图像对应的器官信息；

根据所对应器官信息，通过分类网络识别所述目标内窥镜图像适用的图像类型；

在所述图像类型对应的拍摄模式下，根据所述器官信息指示的部位定位所述目标内窥镜图像中的病灶区域和所属病灶类别；

所述在所述图像类型对应的拍摄模式下，根据所述器官信息指示的部位定位所述目标内窥镜图像中的病灶区域和所属病灶类别，包括：

检测所述目标内窥镜图像的图像类型；

在检测的所述图像类型与识别的所述图像类型不符时，按照所识别图像类型对应的拍摄模式，对所述目标内窥镜图像切换拍摄模式来获取识别的所述图像类型对应拍摄模式下的目标内窥镜图像

对所述图像类型对应拍摄模式下的目标内窥镜图像，检测所存在的异物获得分布于所述目标内窥镜图像的异物框，所述异物框用于指示所述目标内窥镜图像中存在异物的区域；

根据检测得到的所述异物框过滤所述目标内窥镜图像，未过滤掉的所述目标内窥镜图像用于定位病灶区域和所属病灶类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述内窥镜在与外界相通的腔道或密闭体腔拍摄所述医疗内窥镜视频流。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据医疗内窥镜视频流获取内窥镜图像包括：

随着所述内窥镜在腔道或密闭体腔内的移动和拍摄，从接入的医疗内窥镜视频流获取原始内窥镜图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据医疗内窥镜视频流获取内窥镜图像，包括：

获取存储的所述医疗内窥镜视频流；

从所述医疗内窥镜视频流获取原始内窥镜图像，所述原始内窥镜图像用于识别所述内窥镜所拍摄腔道或密闭体腔中存在的病灶区域和所属病灶类别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过神经网络过滤获取的所述原始内窥镜图，生成目标内窥镜图像，包括：

将获取的所述原始内窥镜图像处理为设定尺寸，生成标准内窥镜图像；

对所述标准内窥镜图像，通过神经网络进行低质图像和非低质图像的预测，所述低质图像是存在干扰的所述标准内窥镜图像；

过滤归属于低质图像的所述标准内窥镜图像，获得目标内窥镜图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述图像类型对应拍摄模式下的目标内窥镜图像，检测所存在的异物获得分布于所述目标内窥镜图像的异物框，包括：

以所述图像类型对应拍摄模式下的目标内窥镜图像为输入，通过神经网络进行目标检测获得所存在异物框对应的坐标和置信度，所述坐标用于指示所述目标内窥镜图像中异物框的分布。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据检测得到的所述异物框过滤所述目标内窥镜图像，包括：

根据目标内窥镜图像中异物框对应的坐标和置信度，运算所述目标内窥镜图像所存在异物占据的面积比例因子；

根据所述面积比例因子判定所存在异物对所述目标内窥镜图像的干扰性，过滤发生异物干扰的所述目标内窥镜图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述图像类型对应的拍摄模式下，根据所述器官信息指示的部位定位所述目标内窥镜图像中的病灶区域和所属病灶类别，包括：

对所述图像类型对应拍摄模式下的目标内窥镜图像在定位检测网络各层不断进行特征提取，直至最终回归得到所述目标内窥镜图像中的病灶区域；

通过分类网络进行所述目标内窥镜图像中病灶区域的病灶性质分类，获得所述病灶区域归属的病灶类别。