[发明专利]医用内窥镜人工智能芯片的体系架构及图像处理方法

说明书

本发明提供了一种医用内窥镜人工智能芯片的体系架构及图像处理方法。本发明通过设置部位识别模块筛选出包含预定部位的图像，后续只需要针对包含预定部位的图像进行处理，即进行预定特征区域识别，并且只需要计算包含预定特征区域的图像的置信度并进行标注，从而降低了需要处理的数据量以及需要处理的图像的数量，提高了图像的处理效率，包含该部位识别模块的内窥镜需要的处理数据量也相应的得到降低，从而提高了内窥镜对图像处理的效率以及内窥镜的检测效率。

技术领域

本发明涉及图像处理以及医用领域，具体涉及一种医用内窥镜人工智能芯片的体系架构及该架构的图像处理方法。

背景技术

内窥镜是集中了传统光学、人体工程学、数学、精密机械、微电子设备以及软件等于一体的检测仪器。内窥镜具有图像传感器、光学镜头、光源照明等，它可以经人体的天然孔道，或者是经手术做的小切口进入人体内，采集图像，并将采集的图像传输到医护人员可以看到的显示终端上，例如内窥镜经口腔进入胃内。利用内窥镜可以使医护人员看到X射线不能显示的病变，对医生诊断以及病人的治疗都非常有用。

目前内窥镜利用光源照明，利用光学镜头以及图像传感器采集人体内的图像，并将采集的图像传输给显示终端，供医护人员进行诊断。

现在的内窥镜虽然能够采集并传输图像，但是其采集、处理并传输的是从内窥镜进入人体到离开人体这段时间内的所有图像，需要处理的数据量非常大，大大降低了图像的处理效率，从而造成了检测效率的降低，并且大量的数据传输造成了相当大的通信负载，并且医护人员需要在众多的图像中选取少数有效的图像，给图像处理也带来很大的难度，降低了医生的诊断效率。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种医用内窥镜人工智能芯片的体系架构及图像处理方法，解决了现有技术中图像处理效率低的缺陷。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，提供了一种医用内窥镜人工智能芯片的体系架构，所述架构包括：

图像采集模块，用于连续采集待拍摄物体的图像，并将采集的图像传输给部位识别模块、特征区域识别模块以及存储模块；

部位识别模块，用于判断当前帧对应的图像中是否包含所述待拍摄物体的预定部位，若当前帧对应的图像包含所述预定部位，则发送控制信号给所述特征区域识别模块；

特征区域识别模块，用于接收所述控制信号，并根据所述控制信号判断当前帧对应的图像中是否存在至少一个预定特征区域，若当前帧对应的图像存在至少一个所述预定特征区域，则在图像中标注出所述预定特征区域的位置，并计算所述预定特征区域的置信度，然后将所述置信度和标注后的图像发送给存储模块；

存储模块，用于接收所述置信度和标注后的图像，并判断所述置信度是否超过第一预定阀值，若所述置信度超过所述第一预定阀值，则存储所述置信度以及所述置信度对应的标注后的图像。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述架构还包括控制模块，所述控制模块包括处理子模块和通信子模块，所述存储模块包括信号发送子模块；

所述信号发送子模块，用于判断所述存储模块已经被占用的存储空间是否超过第二预定阀值，若存储模块已经被占用的存储空间超过所述第二预定阀值，则发送筛选信号给所述控制模块；

所述处理子模块，用于接收所述筛选信号，并根据所述筛选信号，从所述存储模块中选取置信度超过第三预定阀值的带标注图像，并传输给所述通信子模块；

所述通信子模块，用于接收所述置信度超过第三预定阀值的带标注图像，并传输给外部终端。