[发明专利]智能识别和记录内镜黏膜下剥离术摘除息肉视频的方法

说明书

本发明公开了智能识别和记录内镜黏膜下剥离术摘除息肉视频的方法，从视频中批量抓取手术视频特征图片，建立神经网络模型并进行训练，再次遍历视频以进行神经网络模型的验证，生产预测图片，比较预测图片中相似度较高的图片，并将无相似度的图片进行归档存储到数据集，以归档后的数据集再次对卷积神经网络进行训练，得到高精度神经网络模型，将实时内镜视频输入高精度神经网络模型，用于读取手术过程图片并进行分类，并识别视频中的特定手术器具以进行视频的有效录取，具有快速精准识的有益效果。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及智能识别和记录内镜黏膜下剥离术摘除息肉视频的方法。

背景技术

消化内窥镜在结肠内对患者病变部位进行内镜黏膜下剥离术，即ESD手术是近年来出现的一项新的治疗手段，是临床应用前景很好的技术，它免除了对患者进行开腹手术的痛苦，具有创伤小，病变部位可多次治疗，复发率少等特点，但所述ESD手术的学习成本较高，需要医生观摩大量手术过程并参与实践，录制手术视频可以让医生更方便地接触到操作视频，但是视频获取一般需要医院和相关科室人员的配合，当今，国内医疗资源不均衡发展，具有所述ESD手术操作能力的医生和科室在日常工作过程中无暇进行手术视频的录制，不利于ESD技术的扩散，此外，内镜录制的全段视频存储较大，若视频分辨率为1920*1080，压缩视频文件大小约为每分钟20MB，30分钟的手术视频需要占用600MB的存储空间，同样不利于扩散，同时，手术时间过长，实际手术操作的时间只占其中一部分，实际需要截取视频中手术操作部分的视频观看即可。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种智能识别和记录内镜黏膜下剥离术摘除息肉视频的方法，具有快速精准的有益效果。

本发明通过以下技术方案实现：

智能识别和记录内镜黏膜下剥离术摘除息肉视频的方法，包括如下步骤：

步骤一：批量从视频中抓取手术视频特征图片；

步骤二：建立神经网络模型，并对神经网络模型进行训练；

步骤三：批量遍历视频验证神经网络模型，根据神经网络模型生成预测图片；

步骤四：智能比对相似度较高的图片，并将无相似度的图片进行归档到数据集；

步骤五：根据无相似度图片的数据集进行神经网络模型的再训练，得到高精度神经网络模型；

步骤六：高精度神经网络模型读取手术过程图片并分类；

步骤七：神经网络模型识别特定手术器具确认视频开始时间并开始录制视频；

步骤八：神经网络模型识别特定手术器具确认视频结束时间结并束录制；

步骤九：对视频进行剪辑并保存。

所述步骤一中批量从视频中抓取手术视频特征图片，包括如下步骤：

a）：视频读取和色彩通道格式转换：读取存储设备上消化道内镜诊治过程的视频，将视频的颜色通道格式由RGB转换为HSV；

b）：定位视频中目标并除去视频背景：调节HSV颜色空间中参数H、S和V的范围以定位视频内容，调节参数H、S和V除去除目标特征外所有的背景，所述目标特征为消化道内组织器官、粪便、检查和手术器具中的任意一种；

c）：获取目标特征图片：根据目标特征，获取目标特征图片；

d）：对目标特征图片进行灰度转换与二值化处理：

e）：对目标特征进行轮廓检测与定位：采用Freeman链码对二值化图进行轮廓检测，返回目标特征图片的位置、目标特征轮廓范围和目标特征点的统计总数；