[發明專利]腫瘤檢測方法及腫瘤檢測裝置

在審

• 申請號: 201910621818.8
• 申請日: 2019-07-10
• 公開（公告）號: CN112288672A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 林子甄;郭錦斌;蔡東佐;孫國欽;陳怡樺;李宛真
• 申請（專利權）人: 富泰華工業（深圳）有限公司;鴻海精密工業股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 彭輝劍;龔慧惠

本發明提出一種腫瘤檢測方法，具體包括如下步驟：獲取檢測圖像；依據卷積神經網絡架構的訓練數據的輸入尺寸，將檢測圖像切割為多個圖像塊，并標記切割之前的每個圖像塊的坐標值；將多個圖像塊分別輸入至預設的識別檢測模型中，獲取相應的檢測結果圖像塊；依據圖像塊的坐標值將檢測結果圖像塊拼合成檢測結果圖像，以獲取腫瘤的檢測結果。本發明同時提供了一種腫瘤檢測裝置，本發明能夠通過圖像檢測是否存在腫瘤，以及確定腫瘤的具體位置，構思新穎，檢測速度快，檢測精度高。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別涉及到一種腫瘤檢測方法及腫瘤檢測裝置。

背景技術

目前由于卷積神經網絡算法模型的訓練數據的輸入尺寸限制，如果直接輸入高分辨率的圖片(例如，4000*5000)作為訓練數據，訓練時間較長且訓練效率低下。通常是將高分辨的圖片調整為訓練數據的尺寸再進行檢測，但是圖像壓縮之后會丟失一些圖片特點，導致圖像識別僅僅可以識別圖像類別及其概率值。例如，利用圖像識別僅可以獲知是否有腫瘤，但無法確定腫瘤的位置，無法協助專業醫護人員對腫瘤作進一步地處理。

發明內容

鑒于上述狀況，有必要提供一種腫瘤檢測方法及腫瘤檢測裝置，以解決上述問題。

本發明第一方面提供了一種腫瘤檢測方法，所述腫瘤檢測方法包括如下步驟：

獲取檢測圖像；

依據卷積神經網絡架構的訓練數據的輸入尺寸，將所述檢測圖像進行重疊切割，以形成多個圖像塊，并標記切割之前的每個所述圖像塊的坐標值；

將多個所述圖像塊分別輸入至預設的識別檢測模型中，獲取相應的檢測結果圖像塊；

依據所述圖像塊的坐標值將所述檢測結果圖像塊拼合成檢測結果圖像，以獲取腫瘤的檢測結果，其中所述檢測結果圖像中，正常區域、非正常區域及其重疊區域顯示為不同的顏色，依據檢測結果圖像的色深來獲取檢測結果。

進一步地，所述圖像塊呈方形，每個所述圖像塊與其相鄰所述圖像塊部分重疊。

進一步地，每個所述圖像塊分別與其四邊相鄰的每個所述圖像塊的重疊面積占所述圖像塊面積的一半，每個所述圖像塊與沿其對角方向相鄰的每個所述圖像塊的重疊面積占所述圖像塊面積的四分之一。

進一步地，所述識別檢測模型的建立方法包含如下步驟：

獲取歷史圖像；

依據卷積神經網絡架構的訓練數據的輸入尺寸，將所述歷史圖像切割成若干圖像塊；

利用所述圖像塊訓練卷積神經網絡架構，獲取識別檢測模型。

進一步地，依據卷積神經網絡架構的訓練數據的輸入尺寸，將所述歷史圖像切割成若干圖像塊之后，還包括步驟：

清除處理所述圖像塊，所述清除處理包括清除背景占比超過50％的所述圖像塊。

進一步地，還包括步驟：

利用圖片增廣技術擴大所述訓練數據的規模，所述圖片增廣技術包括圖像扭曲、翻轉、顏色空間變換及鏡像中的一種或多種。

本發明第二方面提供一種腫瘤檢測裝置，所述腫瘤檢測裝置包括：

顯示單元；

處理器；以及

存儲器，所述存儲器中存儲有多個程序模塊，多個所述程序模塊由所述處理器運行并執行如下步驟：

獲取檢測圖像；

依據卷積神經網絡架構的訓練數據的輸入尺寸，將所述檢測圖像進行重疊切割，以形成多個圖像塊，并標記切割之前的每個所述圖像塊的坐標值；