[發明專利]一種胃鏡圖像質量檢測方法及裝置在審
| 申請號: | 201910179458.0 | 申請日: | 2019-03-11 |
| 公開(公告)號: | CN109949281A | 公開(公告)日: | 2019-06-28 |
| 發明(設計)人: | 孫明健;高孝忠;李思敏;蘇秀峰;張笑;劉子超;屈亞威;李杰 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工業大學(威海) |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人: | 王慶龍;苗曉靜 |
| 地址: | 264209*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 胃鏡 圖像 圖像質量檢測 檢測 質量檢測結果 檢測信息 圖像訓練 質量類別 質量類型 標注 樣本 標準化 | ||
1.一種胃鏡圖像質量檢測方法,其特征在于,包括:
獲取待檢測的目標胃鏡圖像;
基于訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型,對所述目標胃鏡圖像進行檢測,獲取到所述目標胃鏡圖像的質量檢測結果;所述訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型是由標注有圖像質量類型的樣本胃鏡圖像訓練得到的。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型通過以下步驟訓練得到:
根據圖像質量類型,對樣本胃鏡圖像進行標注,得到第一樣本胃鏡圖像;
對所述第一樣本胃鏡圖像進行圖像處理,得到樣本胃鏡圖像數據集;
根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述對所述第一樣本胃鏡圖像進行圖像處理,得到樣本胃鏡圖像數據集,包括:
對所述第一樣本胃鏡圖像進行裁剪處理,得到第二樣本胃鏡圖像;
對所述第二樣本胃鏡圖像進行縮減處理,得到第三樣本胃鏡圖像;
對所述第三樣本胃鏡圖像進行隨機圖像處理,獲得樣本胃鏡圖像數據集。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在所述對所述第一樣本胃鏡圖像進行圖像處理,得到樣本胃鏡圖像數據集之后,所述方法還包括:
對所述樣本胃鏡圖像數據集進行正則化處理,公式為:
其中,x表示胃鏡圖像的像素值,mean表示胃鏡圖像的均值,stddev表示胃鏡圖像的標準差,y表示正則化處理后的胃鏡圖像數據。
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型,包括:
基于反向傳播算法,根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型。
6.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型,還包括:
基于批標準化算法,根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量模型。
7.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型,還包括:
基于早停止算法,根據所述樣本胃鏡圖像數據集,對胃鏡圖像質量檢測模型進行訓練,得到訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型。
8.一種胃鏡圖像質量檢測裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取待檢測的目標胃鏡圖像;
圖像質量檢測模塊,用于基于訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型,對所述目標胃鏡圖像進行檢測,獲取到所述目標胃鏡圖像的質量檢測結果;所述訓練好的胃鏡圖像質量檢測模型是由標注有圖像質量類型的樣本胃鏡圖像訓練得到的。
9.一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述方法的步驟。
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