[发明专利]一种结肠图像识别方法、装置以及相关设备

权利要求书

1.一种结肠图像识别方法，其特征在于，包括：

获取待测结肠图像；

通过单目标检测器对所述待测结肠图像进行检测，获得第一检测结果；其中，所述单目标检测器的检测目标为息肉组织；

通过多目标检测器对所述待测结肠图像进行检测，获得第二检测结果；其中，所述多目标检测器的检测目标包括息肉组织和干扰组织；

根据所述第一检测结果和所述第二检测结果确定所述待测结肠图像中的息肉信息；

其中，所述根据所述第一检测结果和所述第二检测结果确定所述待测结肠图像中的息肉信息，包括：

获取所述第一检测结果中的第一概率值和所述第二检测结果中的第二概率值；

当所述第一概率值高于所述第二概率值时，将所述第一检测结果作为最终检测结果，当所述第一概率值低于所述第二概率值时，将所述第二检测结果作为最终检测结果；

当所述最终检测结果为息肉组织时，获取所述息肉信息。

2.如权利要求1所述的结肠图像识别方法，其特征在于，所述获取待测结肠图像，包括：

获取内窥镜视频；

对所述内窥镜视频进行分帧处理，获得分帧图像；

对各所述分帧图像进行分类处理，获得体内图像；

对各所述体内图像进行剪切，获得所述待测结肠图像。

3.如权利要求2所述的结肠图像识别方法，其特征在于，所述对各所述分帧图像进行分类处理，获得体内图像，包括：

利用深度学习网络Resnet对所述分帧图像进行分类处理，获得所述体内图像。

4.如权利要求2所述的结肠图像识别方法，其特征在于，所述对各所述体内图像进行剪切，获得所述待测结肠图像，包括：

将所述体内图像转化为灰度图像，对所述灰度图像进行二值化处理获得二值图像，对所述二值图像进行最大连接区域计算，获得所述待测结肠图像。

5.如权利要求1所述的结肠图像识别方法，其特征在于，所述单目标检测器和所述多目标检测器为RetinaNet。

6.如权利要求1所述的结肠图像识别方法，其特征在于，所述干扰组织包括气泡和杂质。

7.如权利要求1所述的结肠图像识别方法，其特征在于，所述息肉信息具体为所述息肉组织的位置信息。

8.如权利要求1至7任意一项所述的结肠图像识别方法，其特征在于，还包括：

利用所述息肉信息对所述单目标检测器和所述多目标检测器进行优化处理。

9.一种结肠图像识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待测结肠图像；

第一检测模块，用于通过单目标检测器对所述待测结肠图像进行检测，获得第一检测结果；其中，所述单目标检测器的检测目标为息肉组织；

第二检测模块，用于通过多目标检测器对所述待测结肠图像进行检测，获得第二检测结果；其中，所述多目标检测器的检测目标包括息肉组织和干扰组织；

信息确定模块，用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果确定所述待测结肠图像中的息肉信息；

其中，所述信息确定模块具体用于获取所述第一检测结果中的第一概率值和所述第二检测结果中的第二概率值；当所述第一概率值高于所述第二概率值时，将所述第一检测结果作为最终检测结果，当所述第一概率值低于所述第二概率值时，将所述第二检测结果作为最终检测结果；当所述最终检测结果为息肉组织时，获取所述息肉信息。

10.一种结肠图像识别设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任意一项所述的结肠图像识别方法的步骤。

11.如权利要求10所述的结肠图像识别设备，其特征在于，还包括显示器，用于显示息肉信息。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任意一项所述的结肠图像识别方法的步骤。