[發明專利]用于食管癌模型訓練的圖片的篩選方法、系統及存儲介質在審
| 申請號: | 202110264294.9 | 申請日: | 2021-03-11 |
| 公開(公告)號: | CN112950601A | 公開(公告)日: | 2021-06-11 |
| 發明(設計)人: | 肖瀟;劉敬家 | 申請(專利權)人: | 成都微識醫療設備有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06K9/62;G16H50/20 |
| 代理公司: | 成都云縱知識產權代理事務所(普通合伙) 51316 | 代理人: | 劉沙粒;伍星 |
| 地址: | 610000 四川省成都市中國(四川)自*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 食管癌 模型 訓練 圖片 篩選 方法 系統 存儲 介質 | ||
1.用于食管癌模型訓練的圖片的篩選方法,其特征在于,包括以下步驟:
輸入待篩選的靜態圖片;
根據所述靜態圖片的特征,采用聚類算法對靜態圖片進行聚類,得到若干類靜態圖片;
采用距離函數對各聚類中的靜態圖片進行篩選,得到相似程度低的靜態圖片作為用于建立食管癌識別模型的訓練樣本。
2.根據權利要求1所述的篩選方法,其特征在于,所述采用距離函數篩選各聚類中的靜態圖片的步驟包括:
利用距離函數計算同一聚類中所有靜態圖片之間的距離值,所述距離函數為:
其中,Pi和Pj分別為同一聚類中的第i張靜態圖片和第j張靜態圖片,Pi(m,n)為第i張圖片上的位于第m行和第n列的點,Pj(m,n)為第j張圖片上的位于第m行和第n列的點;
同一聚類中的所有距離值構成距離數據集令距離數據集的中位數為M;
在該聚類中選取第一張靜態圖片P1,篩選出與第一張靜態圖片P1的距離值大于或等于中位數M的靜態圖片;在該聚類剩余的靜態圖片中選取第二張靜態圖片P2,篩選出與第二張靜態圖片P2的距離值大于或等于中位數M的靜態圖片;以此類推,直至篩選為該聚類中的所有相似程度低的靜態圖片;
重復上述步驟,直至從所有聚類中篩選得到相似程度低的靜態圖片。
3.根據權利要求2所述的篩選方法,其特征在于,所述聚類算法為均值漂移聚類算法。
4.根據權利要求3所述的篩選方法,其特征在于,所述均值漂移聚類算法用于提取所述靜態圖像的顏色特征和紋理特征。
5.根據權利要求4所述的篩選方法,其特征在于,所述靜態圖像的顏色特征為圖像直方圖,所述靜態圖像的紋理特征為灰度共生矩陣,所述灰度共生矩陣應用的特征標量包括:對比度、ASM能量、相關度、逆差矩和熵中的至少一種。
6.根據權利要求1所述的篩選方法,其特征在于,輸入的待篩選的靜態圖片包括白光下的正常圖片和病變圖片,以及窄帶成像下的正常圖片和病變圖片。
7.用于食管癌模型訓練的圖片的篩選系統,其特征在于,包括:
輸入模塊,用于輸入待篩選的靜態圖片;
篩選模塊,用于應用聚類算法聚類所述靜態圖片得到若干類靜態圖片,采用距離函數對各聚類中的靜態圖片進行篩選,得到相似程度低的靜態圖片作為用于建立食管癌識別模型的訓練樣本;
輸出模塊,輸出篩選得到的訓練樣本。
8.根據權利要求7所述的篩選系統,其特征在于,所述篩選模塊采用距離函數篩選各聚類中的靜態圖片的步驟包括:
利用距離函數計算同一聚類中所有靜態圖片之間的距離值,所述距離函數為:
其中,Pi和Pj分別為同一聚類中的第i張靜態圖片和第j張靜態圖片,Pi(m,n)為第i張圖片上的位于第m行和第n列的點,Pj(m,n)為第j張圖片上的位于第m行和第n列的點;
同一聚類中的所有距離值構成距離數據集令距離數據集的中位數為M;
在該聚類中選取第一張靜態圖片P1,篩選出與第一張靜態圖片P1的距離值大于或等于中位數M的靜態圖片;在該聚類剩余的靜態圖片中選取第二張靜態圖片P2,篩選出與第二張靜態圖片P2的距離值大于或等于中位數M的靜態圖片;以此類推,直至篩選為該聚類中的所有相似程度低的靜態圖片;
重復上述步驟,直至從所有聚類中篩選得到相似程度低的靜態圖片。
9.根據權利要求7所述的篩選系統,其特征在于,輸入的待篩選的靜態圖片包括白光下的正常圖片和病變圖片,以及窄帶成像下的正常圖片和病變圖片。
10.一種存儲介質,其特征在于,包括存儲的計算機程序,其中,在所述計算機程序運行時,控制所述存儲介質所在的設備執行如權利要求1~6中任一項所述的篩選方法。
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