[發(fā)明專利]一種唇裂手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810570020.0
• 申請(qǐng)日: 2018-06-05
• 公開（公告）號(hào): CN108846342A
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李楊;李一洲;梅宏翔;程俊豪;馬凰稅;壽宇柯;鞏娜;唐秀美
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 成都高遠(yuǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 51222
• 代理人: 李安霞;曾克

本發(fā)明公開一種唇裂手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，包括：圖片篩選模塊，用于接收包含人臉的原始圖片，并對(duì)所述原始圖片進(jìn)行篩選，獲取規(guī)范的唇裂圖片；人臉檢測(cè)模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的目標(biāo)參數(shù)，從所述規(guī)范的唇裂圖片中提取人臉部分，獲取人臉圖片；輪廓框確定模塊，用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從所述人臉圖片中獲取鼻唇部輪廓框；切點(diǎn)位置確定模塊，用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從所述鼻唇部輪廓框中獲取手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)位置。本發(fā)明提供的技術(shù)方案，能夠自動(dòng)、準(zhǔn)確地確定唇裂患者的手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)位置，為醫(yī)生提供有效的手術(shù)指導(dǎo)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種唇裂手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

唇裂(俗稱兔唇)是口腔頜面部常見的先天性畸形疾病，在我國的發(fā)病率約為1.82‰，現(xiàn)有患者254萬，數(shù)量巨大。唇裂屬于多基因遺傳性疾病，不僅嚴(yán)重影響面部美觀，還因口、鼻腔相通，直接影響患兒發(fā)育，且經(jīng)常導(dǎo)致上呼吸道感染，并發(fā)中耳炎，同時(shí)，畸形也隨著年齡發(fā)生變化。因此，及時(shí)對(duì)患兒進(jìn)行手術(shù)修復(fù)是目前最有效的治療手段。

然而，唇裂修復(fù)術(shù)在我國面臨“不專業(yè)、不系統(tǒng)、操作難度大”的窘境，導(dǎo)致患者集中流向高水平醫(yī)院，浪費(fèi)了地級(jí)市醫(yī)院本可以利用的醫(yī)療資源。唇裂手術(shù)中，最重要、最困難的一點(diǎn)是對(duì)手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)位置的確定，其決定了手術(shù)的成敗，成為唇裂手術(shù)中的核心技術(shù)。目前，這項(xiàng)操作中較先進(jìn)的技術(shù)只掌握在少數(shù)醫(yī)生手中，且現(xiàn)有的醫(yī)生培訓(xùn)機(jī)制使得先進(jìn)技術(shù)的推廣較慢，使得目前大多數(shù)唇裂手術(shù)效果不理想，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足廣大患者的需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在提供一種唇裂手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，能夠自動(dòng)地確定唇裂患者的手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)位置，為醫(yī)生提供有效的手術(shù)指導(dǎo)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種唇裂手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)識(shí)別系統(tǒng)，包括：圖片篩選模塊，用于接收包含人臉的原始圖片，并對(duì)所述原始圖片進(jìn)行篩選，獲取規(guī)范的唇裂圖片；人臉檢測(cè)模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的目標(biāo)參數(shù)，從所述規(guī)范的唇裂圖片中提取人臉部分，獲取人臉圖片；輪廓框確定模塊，用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從所述人臉圖片中獲取鼻唇部輪廓框；切點(diǎn)位置確定模塊，用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從所述輪鼻唇部輪廓框中獲取手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)位置。

優(yōu)選地，所述圖片篩選模塊采用微軟Cognitive Service中的CustomVision API，對(duì)所述原始圖片進(jìn)行篩選，獲取規(guī)范的唇裂圖片。

優(yōu)選地，所述預(yù)設(shè)的目標(biāo)參數(shù)包括：圖片的大小、圖片的分辨率、人臉在圖片中的位置。

優(yōu)選地，所述人臉檢測(cè)模塊采用微軟Cognitive Service中的Face API，從所述規(guī)范的唇裂圖片中提取人臉部分，獲取人臉圖片。

優(yōu)選地，所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)相同；所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的輸入層、Google Xception網(wǎng)絡(luò)、全局平均池化層、SPP層、全連接層、輸出層；所述Google Xception網(wǎng)絡(luò)在ImageNet上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練。

進(jìn)一步地，所述輸入層與所述Google Xception網(wǎng)絡(luò)之間還設(shè)有Rescale層，用于對(duì)輸入層中超過閾值的圖片維度進(jìn)行調(diào)整。

進(jìn)一步地，所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括：唇裂患者的人臉圖片，所述唇裂患者的人臉圖片中鼻唇部輪廓框的坐標(biāo)；所述鼻唇部輪廓框的坐標(biāo)為所述鼻唇部輪廓框在所述唇裂患者的人臉圖片中的相對(duì)坐標(biāo)；所述鼻唇部輪廓框在預(yù)設(shè)的標(biāo)注系統(tǒng)中進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注，所述標(biāo)注系統(tǒng)輸出鼻唇部輪廓框的坐標(biāo)；所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括：鼻唇部輪廓框圖片，所述鼻唇部輪廓框圖片中手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)；所述手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)為所述手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)在所述鼻唇部輪廓框圖片中的相對(duì)坐標(biāo)；所述手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)在所述標(biāo)注系統(tǒng)中進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注，所述標(biāo)注系統(tǒng)輸出手術(shù)標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)。