[发明专利]一种病变图像的预处理方法

权利要求书

1.一种病变图像的预处理方法，其中包括对所述病变图像中的病变部位进行框选的步骤，所述框选的内部被定义为阳性样本，而外部被定义为阴性样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述图像为医学诊断图像，例如内镜图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，所述病变优选为消化道疾病，例如胃癌或慢性萎缩性胃炎。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述图像用于基于神经网络(例如卷积神经网络)的病变图像识别模型的训练，所述模型经过训练后能够对待分析图像中是否存在所述病变和/或所述病变的位置进行自动识别。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述框选能够生成一个包含病变部位的矩形框或正方形框，同时生成和/或记录坐标信息；优选的，所述坐标信息为所述矩形框或正方形框的左上角和右下角的点的坐标信息。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其中框选的部位由下述方法确定：2n位内镜医师以“背对背”方式进行框选，即将2n人随机分成n组，2人/组，同时将所有图像随机分成n份，并随机分配给各组医师进行框选；当框选完成后，对比每组两位医师的框选结果，并对两位医师之间框选结果的一致性进行评估，最终确定框选部位，其中n为1-100之间的自然数，例如1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、20、30、40、50、60、70、80、90或100。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述对两位医师之间框选结果的一致性进行评估的方法如下：

针对每一张病变图片，对比两位医师的框选结果的重叠面积，如果每组两位医师分别框选的部位重叠部分的面积(即交集)大于该两者的并集所覆盖的面积的50％，则认为两位医师的框选判断结果一致性好，并且将上述交集对应的对角线坐标，即左上角和右下角的点的坐标，保存为目标病变最终的定位；

若重叠部分的面积(即交集)小于该两者的并集所覆盖的面积的50％，则认为两位医师的框选判断结果相差较大，此类病变图片被单独挑选出来，由所有参与框选工作的2n位医师共同讨论确定目标病变的最终位置。

8.一种神经网络的训练方法，其中包括权利要求1至7中任一项方法中的步骤，优选的，所述神经网络为卷积神经网络。

9.一种基于神经网络(例如卷积神经网络)的病变图像识别模型的训练方法，其包括权利要求1至7中任一项方法中的步骤。