[发明专利]3D医用微型摄像头的图像目标检测方法、系统及装置

说明书

本发明公开一种3D医用微型摄像头的图像目标检测方法、系统和装置，检测方法包括：利用经训练的模型对医学图像进行切割处理，得到割后图像；割后图像由环境部分、病灶部分和正常部分构成；对病灶部分和正常部分进行区域合并处理，生成合并部分；合并部分的数量与目标部位的数量相匹配；基于每个合并部分中最大覆盖大小对应的连通域，确定表征目标部位实质区域的目标部分；基于目标部分和病灶部分，确定医学图像的检测结果，检测结果包括目标病灶部分和目标病灶的区域位置；将检测结果解析为文本文件，使用特征提取网络和预测网络进行训练，直至获取准确的目标坐标值。本发明技术方案实现了3D医用微型摄像头的图像目标智能检测。

技术领域

本发明涉及一种3D医用微型摄像头的图像目标检测方法、系统及装置。

背景技术

医用内窥镜采用前端微小的CCD/CMOS传感器构成探头，经由软管进入 体内获取图像，在手术和诊断中可辅助医生观察病灶，方便操作，提供最直 观的图像数据，放大局部细节。现有的内窥镜成像系统以二维图像内窥镜为 主，采用单光源、单传感器的方式生成高清图像，可满足医生诊疗的基本要 求，具有小型化、模块化的特点。

但在手术中，经常存在体积较大的病灶和较深的腔体，此时二维画面观 察受限，需要更多的深度信息生成三维图像来还原图像细节。示例性技术提 出一种3D医用摄像头，可有效获取病灶的三维图像，但由于病灶处光线暗等 环境原因，三维图像的清晰度往往较差，以致医生通过肉眼无法准确地分辨 图像中的目标物。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种3D医用微型摄像头的图像目标检测方法， 旨在解决现有技术中无法智能识别3D医用摄像头三维图像中目标物的技术问 题。

一种3D医用微型摄像头的图像目标检测方法，其特征在于，包括：获取 医学图像；利用光谱图像库将所述医学图像的每个元素值归一化至【0，1】内； 基于卷积自编码的算法原理，在解码过程中将医学图像处理为优化图像；利 用经训练的模型对所述医学图像进行切割处理，得到割后图像；所述割后图 像由环境部分、病灶部分和正常部分构成；对所述病灶部分和所述正常部分 进行区域合并处理，生成合并部分；所述合并部分的数量与所述目标部位的 数量相匹配；基于每个合并部分中最大覆盖大小对应的连通域，确定表征目 标部位实质区域的目标部分；基于所述目标部分和所述病灶部分，确定所述 医学图像的检测结果，所述检测结果包括目标病灶部分和目标病灶的区域位 置；将检测结果解析为文本文件，使用特征提取网络和预测网络进行训练， 直至获取准确的目标坐标值。

可选地，在获取医学图像后，还包括：获取多个多医生标注图像，其中， 所述多医生标注图像携带有被多个医生标注的病灶轮廓信息；对所述病灶轮 廓信息进行轮廓填充，获得完整病灶轮廓；判断所述完整病灶轮廓是否满足 预设的一致性要求；若所述病灶轮廓信息满足预设的一致性要求，将所述多 个多医生标注图像确定为审核通过图像。

可选地，在获取医学图像后，还包括：基于去噪自编码算法原理，在解 码过程中将带噪图像还原为纯净样本同时加入图像增强运算；基于改进的稀 疏自编码提取算法提取图像局部特征。

本发明还提出一种3D医用微型摄像头的图像目标检测系统，包括处理器 和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要 求1至3任意一项所述的3D医用微型摄像头的图像目标检测方法。

本发明还提出一种3D医用微型摄像头的图像目标检测装置，包括：

获取模块，用于获取医学图像；

切割模块，用于对医学图像进行切割处理；

合并模块，用于对病灶部分和所述正常部分进行合并；

检测模块，用于检测目标病灶部分和目标病灶的区域位置；以及

训练模块，用于对检测结果进行训练。