[发明专利]一种生物组织图像检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种生物组织图像检测方法，其特征在于，包括：

获取第一生物组织图像，所述第一生物组织图像为消化道内窥镜图像；

通过分类模型确定所述第一生物组织图像的图像特征信息；

当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的图像特征信息不满足消化道检测条件时，剔除所述第一生物组织图像，所述消化道检测条件包括以下至少一项：图像亮度、图像清晰度、体内消化道图像特征和障碍物比例；

当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的图像特征信息满足所述消化道检测条件时，将所述第一生物组织图像传递给检测模型；

通过检测模型对所述第一生物组织图像进行检测，以确定所述第一生物组织图像中是否存在生物学指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息的消化道检测条件包括所述图像亮度，则所述当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的图像特征信息不满足消化道检测条件时，剔除所述第一生物组织图像，包括：

当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的亮度高于第一预设值时，剔除所述第一生物组织图像；

或者，

当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的亮度低于第二预设值，剔除所述第一生物组织图像，所述第二预设值所标记的图像亮度大于所述第一预设值所标记的图像亮度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息的消化道检测条件包括所述体内消化道图像特征，所述体内消化道图像特征为对生物体进行拍摄所获得图像的特征；则当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的图像特征信息不满足消化道检测条件时，剔除所述第一生物组织图像，包括：

当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像中不包括所述体内消化道图像特征时，剔除所述第一生物组织图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像特征信息的消化道检测条件包括障碍物比例，所述障碍物为包含第一预设特征的物体，所述第一预设特征为预设的影响检测准确度的特征，则所述当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像的图像特征信息不满足消化道检测条件时，包括：

当所述分类模型识别出所述第一生物组织图像中所述第一预设特征的数量大于预设数量时，剔除所述第一生物组织图像。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述获取第一生物组织图像之前，还包括：

获取训练数据集，所述训练数据集中包含至少两张经过标记的生物组织图像，所述标记用于标记所述图像特征信息；

获取第一深度卷积神经网络参数作为所述第一深度学习网络模型的初始值；

基于所述第一深度卷积神经网络参数通过所述第一深度学习网络模型对所述训练数据集进行学习，以得到所述分类模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一深度卷积神经网络参数为经过自然图像训练的参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一深度卷积神经网络参数通过所述第一深度学习网络模型对所述训练数据集进行学习，以得到所述分类模型之后，还包括：

将第二生物组织图像输入所述分类模型中，所述第二生物组织图像为已知的图像特征信息满足消化道检测条件的图像；

当所述分类模型识别出所述第二生物组织图像的图像特征信息满足消化道检测条件时，确定所述分类模型工作正常。