[發(fā)明專利]一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110097188.6
• 申請(qǐng)日: 2021-01-25
• 公開（公告）號(hào): CN112907726B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 聶瑞;方會(huì)蘭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶金山醫(yī)療技術(shù)研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06T17/00
• 分類號(hào): G06T17/00;G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G16H30/00
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 孫曉紅

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取電子內(nèi)鏡在體腔內(nèi)拍攝的圖像；

對(duì)所述圖像進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)識(shí)別結(jié)果將所述圖像劃分為與所述體腔內(nèi)的各目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像；

利用與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像進(jìn)行三維重建，以得到與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的三維模型，并對(duì)所述三維模型進(jìn)行存儲(chǔ)；

在利用與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像進(jìn)行三維重建之前，還包括：

統(tǒng)計(jì)與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像的數(shù)量，并判斷與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像的數(shù)量是否達(dá)到進(jìn)行三維重建的類別圖像數(shù)量要求；

若是，則執(zhí)行所述利用與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像進(jìn)行三維重建的步驟；

若否，則發(fā)出無(wú)法進(jìn)行三維重建的提示，并獲取所述電子內(nèi)鏡對(duì)無(wú)法進(jìn)行三維重建的目標(biāo)部位拍攝的圖像，且執(zhí)行所述統(tǒng)計(jì)與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像的數(shù)量的步驟；

在得到與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的三維模型之后，還包括：

對(duì)所述三維模型與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行重合度計(jì)算，若所述三維模型與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)模型的重合度不大于第一預(yù)設(shè)值，則發(fā)出提示，并獲取所述電子內(nèi)鏡對(duì)所述目標(biāo)部位拍攝的圖像，且執(zhí)行所述統(tǒng)計(jì)與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像的數(shù)量的步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，在對(duì)所述圖像進(jìn)行識(shí)別之后，還包括：

若識(shí)別到發(fā)生病變的部位，則發(fā)出三維重建提示，并獲取所述電子內(nèi)鏡對(duì)所述發(fā)生病變的部位拍攝的數(shù)量不小于預(yù)設(shè)數(shù)量的圖像；

相應(yīng)地，根據(jù)識(shí)別結(jié)果將所述圖像劃分為與所述體腔內(nèi)的各目標(biāo)部分對(duì)應(yīng)的類別圖像，包括：

將獲取到的所述電子內(nèi)鏡對(duì)所述發(fā)生病變的部位拍攝的圖像，作為與所述發(fā)生病變的部位對(duì)應(yīng)的類別圖像；

在得到與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的三維模型之后，還包括：

對(duì)所述三維模型與所述發(fā)生病變的部位對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行重合度計(jì)算，若所述三維模型與所述發(fā)生病變的部位對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)模型的重合度不大于第二預(yù)設(shè)值，則發(fā)出提示，并獲取所述電子內(nèi)鏡對(duì)所述發(fā)生病變的部位拍攝的圖像，且執(zhí)行所述利用與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像進(jìn)行三維重建的步驟。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，對(duì)所述圖像進(jìn)行識(shí)別，包括：

利用預(yù)先訓(xùn)練后的識(shí)別模型對(duì)所述圖像進(jìn)行識(shí)別；其中，所述預(yù)先訓(xùn)練后的識(shí)別模型為CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，利用與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像進(jìn)行三維重建，包括：

通過(guò)sft算法或sfm算法利用與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的類別圖像進(jìn)行三維重建。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，在得到與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的三維模型之后，還包括：

將與所述目標(biāo)部位對(duì)應(yīng)的三維模型顯示在操作界面上。