[发明专利]小肠状态异常检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供小肠状态异常检测方法、装置及电子设备，涉及医疗影像智能诊断领域。方法包括：将待检测小肠图像分割成多个子图像并输入至预先训练好的异常评估模型，得到每个子图像的状态异常置信度，并根据状态异常置信度确定待检测小肠图像的检测结果。本发明的小肠状态异常检测方法、装置及电子设备，通过将待检测小肠图像分割成多个子图像，并根据预先训练好的异常评估模型来获取每个子图像的状态异常置信度，进而根据状态异常置信度来确定小肠图像是否异常，可确保对待检测小肠图像中任意一块区域都进行独立评估，防止了误诊和漏诊，提高了检测结果的准确性，解决了难以获取足够的标签数据去构造可覆盖所有种类小肠疾病的诊断模型的技术问题。

技术领域

本发明涉及医疗影像智能诊断技术领域，尤其是涉及一种小肠状态异常检测方法、装置及电子设备。

背景技术

在现今的小肠疾病检测行业中，胶囊内镜图像诊断系统是主要的检测工具，但是由于小肠疾病病症形态形势复杂多样且稀有病症病例数稀少，该胶囊内镜图像诊断系统难以获取足够的标签数据去构造可覆盖所有种类小肠疾病的诊断模型，同时胶囊内镜图像诊断系统在进行检测过程中的检测量大，长时间的检测工作导致浪费大量人力物力，进而导致医生的专注力下降，导致误诊和漏诊，因此，研发一种融合人工智能方法的胶囊内镜图像智能诊断系统以基于胶囊内窥镜图像中的空间尺度关联性去检测小肠疾病是未来小肠疾病诊断的主要方向。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种小肠状态异常检测方法、装置及电子设备，以改善上述技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种小肠状态异常检测方法，所述方法包括以下步骤：

将待检测小肠图像分割成多个子图像；

将多个所述子图像输入至预先训练好的异常评估模型，得到每个所述子图像的状态异常置信度；

根据每个所述子图像的状态异常置信度，确定所述待检测小肠图像的检测结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述异常评估模型包括特征提取模块和状态评估模块；

所述将多个所述子图像输入至预先训练好的异常评估模型，得到每个所述子图像的状态异常置信度，包括：

对于每个所述子图像，将该子图像输入至所述特征提取模块进行特征提取，得到该子图像的图像特征；

将该子图像的图像特征输入至所述状态评估模块进行与无病症图像的比对，得到该子图像相对于所述无病症图像的状态异常置信度。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据每个所述子图像的状态异常置信度，确定所述待检测小肠图像的检测结果，包括：

所述从多个所述子图像中筛选出状态异常置信度大于预设的置信度阈值的候选子图像；

根据所述候选子图像，确定与所述待检测小肠图像对应的状态异常的小肠部位。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，述根据所述候选子图像，确定与所述待检测小肠图像对应的状态异常的小肠部位，包括：

将所述候选子图像与预先存储的假状态子图像进行比对，得到特征相似度；其中，所述假状态子图像为无病症图像被分割成的多个正常子图像中差异评分高于预设的状态异常分数阈值的正常子图像；

从所述候选子图像中剔除特征相似度高于预设相似度的候选子图像，得到目标子图像；

将所述目标子图像对应的小肠部位确定为状态异常的小肠部位。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：