[發明專利]內窺鏡圖像識別方法、設備、存儲介質及裝置

在審

• 申請號: 202010578050.3
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111739007A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 潘寧;胡懷飛;劉海華;劉李漫
• 申請（專利權）人: 中南民族大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張婷

1.一種內窺鏡圖像識別方法，其特征在于，所述內窺鏡圖像識別方法包括以下步驟：

獲取待識別內窺鏡圖像信息，提取所述待識別內窺鏡圖像信息中的圖像特征信息；

將所述圖像特征信息通過預設氣泡區域識別模型進行氣泡區域預測，得到所述待識別內窺鏡圖像信息中含有氣泡區域的參考內窺鏡圖像信息；

獲取所述參考內窺鏡圖像信息中圖像之間的相似概率信息；

根據所述相似概率信息確定所述參考內窺鏡圖像信息中的目標內窺鏡圖像信息，以實現內窺鏡圖像的識別。

2.如權利要求1所述的內窺鏡圖像識別方法，其特征在于，所述將所述圖像特征信息通過預設氣泡區域識別模型進行氣泡區域預測，得到所述待識別內窺鏡圖像信息中含有氣泡區域的參考內窺鏡圖像信息之前，所述方法還包括：

獲取第一歷史內窺鏡圖像信息；

提取所述第一歷史內窺鏡圖像信息中含有氣泡區域的圖像信息和未含有氣泡區域的圖像信息；

將所述含有氣泡區域的圖像信息和未含有氣泡區域的圖像信息生成訓練樣本信息；

通過所述訓練樣本信息基于卷積神經網絡模型進行訓練，得到預設氣泡區域識別模型。

3.如權利要求1所述的內窺鏡圖像識別方法，其特征在于，所述預設氣泡區域識別模型包括主干特征提取網絡、分支特征提取網絡以及隱藏層特征提取網絡；

所述將所述圖像特征信息通過預設氣泡區域識別模型進行氣泡區域預測，得到所述待識別內窺鏡圖像信息中含有氣泡區域的參考內窺鏡圖像信息，包括：

將所述圖像特征信息通過所述主干特征提取網絡進行特征提取，得到第一圖像信息；

將所述第一圖像信息通過分支特征提取網絡進行特征提取，得到第二圖像信息；

對所述第二圖像信息進行分類預測，得到第一含有氣泡區域的內窺鏡圖像信息；

將所述第一圖像信息通過隱藏層特征提取網絡進行特征提取，得到第三圖像信息；

對所述第三圖像信息進行分類預測，得到第二含有氣泡區域的內窺鏡圖像信息；

在所述第一含有氣泡區域的內窺鏡圖像信息與所述第二含有氣泡區域的內窺鏡圖像信息一致時，將所述第二含有氣泡區域的內窺鏡圖像信息作為所述待識別內窺鏡圖像信息中含有氣泡區域的參考內窺鏡圖像信息。

4.如權利要求1至3中任一項所述的內窺鏡圖像識別方法，其特征在于，所述獲取所述參考內窺鏡圖像信息中圖像之間的相似概率信息，包括：

分別從所述參考內窺鏡圖像信息中選擇預設窺鏡圖像信息；

將所述預設窺鏡圖像信息與所述參考內窺鏡圖像信息中的其他內窺鏡圖像信息組成成對圖像塊信息；

將所述成對圖像塊信息通過孿生網絡模型進行計算，得到所述預設窺鏡圖像信息的相似度信息；

根據所述相似度信息得到相似概率信息。

5.如權利要求4所述的內窺鏡圖像識別方法，其特征在于，所述將所述成對圖像塊信息通過孿生網絡模型進行計算，得到所述預設窺鏡圖像信息的相似度信息之前，所述方法還包括：

獲取第二歷史內窺鏡圖像信息；

選擇所述第二歷史內窺鏡圖像信息中的第一預設相似度的未含有氣泡區域圖像信息，組成第一圖像對，根據所述第一預設相似度得到第一相似度集；

選擇所述第二歷史內窺鏡圖像信息中的第二預設相似度的氣泡區域圖像信息，組成第二圖像對，根據所述第二預設相似度得到第二相似度集；

選擇所述第二歷史內窺鏡圖像信息中的第三預設相似度的未含有氣泡區域圖像信息和氣泡區域圖像信息，組成第三圖像對，根據所述第三預設相似度得到第三相似度集；

根據所述第一圖像對、第二圖像對、第三圖像對、第一相似度集、第二相似度集以及第三相似度集得到孿生網絡模型。