[发明专利]医疗器械图像检测方法及装置

权利要求书

1.一种医疗器械图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预先获取的原始医疗图像，通过预设的图像增强模型获取与所述原始医疗图像对应的增强医疗图像；其中，所述图像增强模型基于神经网络构建，通过第一预设训练集训练并用于增强图像特征；

基于所述增强医疗图像，通过预设的目标检测模型中的特征提取网络提取所述增强医疗图像的图像特征；

基于所述增强医疗图像的图像特征，通过所述目标检测模型中的标记定位网络获取多个目标标记框；其中，所述目标标记框为所述增强医疗图像中医疗器械对应的标记框；

基于多个所述目标标记框，通过所述目标检测模型的目标检测网络获取所述增强医疗图像中医疗器械的位置和类别；

其中，所述目标检测模型基于神经网络构建，通过第二预设训练集训练并用于确定图像中医疗器械的位置和类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在“通过预设的目标检测模型中的特征提取网络提取所述增强医疗图像的图像特征”的步骤之后，在“通过所述目标检测模型中的标记定位网络获取多个目标标记框”的步骤之前，所述方法还包括：

基于预设获取的训练医疗图像，通过所述目标检测模型中待训练的标记定位网络分别标记所述训练医疗图像中医疗器械的第一标记框、第二标记框和第三标记框；其中，所述第一标记框对应于所述医疗器械的端部位置，所述第二标记框对应于所述医疗器械的躯干位置，所述第三标记框对应于所述医疗器械的整体位置；

根据所述第一标记框、所述第二标记框以及所述第三标记框，通过聚类算法对所述第一标记框、所述第二标记框以及所述第三标记框的大小和尺度进行聚类，用以训练所述标记定位网络。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始医疗图像包括三个图像通道，“基于预先获取的原始医疗图像，通过预设的图像增强模型获取与所述原始医疗图像对应的增强医疗图像”，其方法包括：

基于预先获取的原始医疗图像，通过所述图像增强模型对所述原始医疗图像中的任一图像通道进行直方图均衡化；

从所述图像增强模型中随机选取图像通道滤波器，通过所选取的图像通道滤波器对所述原始医疗图像中的剩余图像通道进行图像滤波，用以获取与所述原始医疗图像对应的增强医疗图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，“基于多个所述目标标记框，通过所述目标检测模型的目标检测网络获取所述增强医疗图像中医疗器械的位置和类别”，其方法包括：

基于多个所述目标标记框，通过所述目标检测网络的分类器，获取每个所述目标标记框属于所述医疗器械所在区域的概率；

将属于所述医疗器械所在区域的概率大于第一预设阈值的目标标记框进行坐标回归，通过非极大值抑制算法获取坐标回归后目标标记框所对应的分数；

基于得分最高的目标标记框所对应的位置，通过所述目标检测网络中预设的位置预测模块，获取所述增强医疗图像中医疗器械的位置，其中，所述位置预测模块在所述目标检测网络中预先设置并且用于预测目标对象的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在“通过所述目标检测模型中的标记定位网络获取多个目标标记框”的步骤之后，在“通过所述目标检测模型的目标检测网络获取所述增强医疗图像中医疗器械的位置和类别”的步骤之前，所述方法还包括：

基于预先获取的标注图像和背景图像，通过所述目标检测模型的特征提取网络分别获取所述标注图像的图像特征和背景图像的图像特征；

基于所获取的标注图像的图像特征和背景图像的图像特征，以及预设的图像感兴趣区域，获取所述目标检测网络对应的多个目标损失；

基于所获取的多个目标损失中大于第二预设阈值的目标损失，通过反向传播算法训练所述目标检测网络的权重参数。