[發明專利]一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法、系統及可讀存儲介質在審
| 申請號： | 202010700705.X | 申請日： | 2020-07-20 |
| 公開（公告）號： | CN111784686A | 公開（公告）日： | 2020-10-16 |
| 發明（設計）人： | 孫殿珉;成金玲;張躍忠;劉治;武魯;霍吉東;趙志剛;劉愛芹;王海濱;陳永健;杜文青 | 申請（專利權）人： | 山東省腫瘤防治研究院（山東省腫瘤醫院） |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京華專卓海知識產權代理事務所(普通合伙) 11664 | 代理人： | 張繼鑫 |
| 地址： | 250117 *** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 內窺鏡 出血 區域 動態 智能 檢測 方法 系統 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取內窺鏡圖像并利用線性插值算法將圖像轉化為RGB圖像；
將RGB圖像進行預處理，所述預處理包括濾波去噪、去除干擾區域；
構建二值模板對預處理后的RGB圖像進行圖像分割；
設置標準出血區域圖像像素值，計算RGB各分割圖像的平均像素向量，計算標準出血區域圖像像素值RGB各分割圖像的平均像素向量的相似度；
若相似度大于預設值的則將分割的圖像輸入預設的預設的出血區域檢測模型，輸出出血檢測結果。
2.根據權利要求1所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，所述利用線性插值算法將圖像轉化為RGB圖像是采用基于臨域的線性插值算法。
3.根據權利要求1所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，所述濾波處理為均值濾波處理。
4.根據權利要求1所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，所述去除干擾區域包括：內窺鏡圖像中的空腔區域、過度曝光區域。
5.根據權利要求1所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，構建二值模板對預處理后的RGB圖像進行圖像分割過程為：
計算預處理后的RGB圖像飽和度分量；
將最大飽和度的15％作為閾值生成二值模板；
將預處理后的RGB圖像的與二值模板相乘得到分割圖像。
6.根據權利要求1所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，所屬設置標準出血區域圖像素像素值A，計算RGB各分割圖像的平均像素向量X，計算標準出血區域圖像素像素值RGB各分割圖像的平均像素向量的相似度，相似度值表達式
7.根據權利要求1所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法，其特征在于，所述出血區域檢測模型為預設的基于神經網絡的出血區域檢測模型，其輸出結果為出血圖像或非出血圖像。
8.一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測系統，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中包括一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法程序，所述一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法程序被所述處理器執行時實現如下步驟：
獲取內窺鏡圖像并利用線性插值算法將圖像轉化為RGB圖像；
將RGB圖像進行預處理，所述預處理包括濾波去噪、去除干擾區域；
構建二值模板對預處理后的RGB圖像進行圖像分割；
設置標準出血區域圖像像素值，計算RGB圖像各分割圖像的平均像素向量，計算標準出血區域圖像像素值RGB各分割圖像的平均像素向量的相似度；
若相似度大于預設值則將分割的圖像輸入預設的出血區域檢測模型分類器，輸出出血檢測結果。
9.根據權利要求8所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測系統，其特征在于，所述利用線性插值算法將圖像轉化為RGB圖像是采用基于臨域的線性插值算法。。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中包括一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法程序，所述一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法程序被處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的一種內窺鏡出血區域的動態智能檢測方法的步驟。
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