[发明专利]一种结肠镜图像序列肠息肉区域的跟踪初始化决策系统

说明书

本发明公开了一种结肠镜图像序列肠息肉区域的跟踪初始化决策系统，其特征在于，包括肠息肉区域信息获取模块、肠息肉区域判定模块、目标关联区域判定模块、目标肠息肉区域中智集建模模块、和目标肠息肉区域跟踪初始化判决模块；通过对目标肠息肉区域进行中智集建模，并计算目标肠息肉区域的中智度量同理想中智度量的交叉熵，按照交叉熵越小越可能是真实肠息肉的原则，对目标肠息肉区域进行跟踪初始判决，判断为需要实施跟踪，则加入到正在跟踪的肠息肉区域集合中处理。本发明能解决将视频目标跟踪分割算法引入肠息肉序列检测中，由于息肉区域检测分割不确定性引起的视频目标跟踪误启动的技术问题。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，更具体地，涉及一种结肠镜图像序列肠息肉区域的跟踪初始化决策系统。

背景技术

结直肠癌是世界第二大致死癌症，在中国，结直肠癌的致死率也排在前列。结肠镜检查是结直肠癌筛查的金标准，也是早期发现结直肠息肉的最有效方法。在临床中，肠息肉检测主要由医生筛查，肠息肉检测率主要依赖于医护人员的经验和内窥镜成像质量。

现有的用于辅助医生进行结肠镜筛查的结直肠息肉检查技术为基于单帧检测分割的人工智能技术，但仅依靠单帧信息难以保证内窥镜图像序列中肠息肉在空间和时序上分割的稳定性，由于肠息肉形态多变、大小各异，息肉检测常存在一定程度的漏检。

视频目标跟踪分割主要用于解决在给定起始帧目标分割区域或目标包围框时，在后续帧中对该目标进行持续自动跟踪分割的问题。现有的视频目标跟踪分割算法在日常场景可见光图像序列中已取得了很大进展，但尚没有被引入肠息肉序列检测分割。由于肠息肉区域检测分割结果存在不确定性，对结肠镜图像序列采用视频目标跟踪分割算法，是否该对目标肠息肉区域启动跟踪，没有很好的特征信息来决策跟踪初始化。因此盲目的启动跟踪容易造成跟踪机制误启动，引起后续跟踪失败或错误。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种结肠镜图像序列肠息肉区域的跟踪初始化决策系统，其目的在于解决将视频目标跟踪分割算法引入肠息肉序列检测中，由于息肉区域检测分割不确定性引起的视频目标跟踪误启动的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种结肠镜图像序列肠息肉区域的跟踪初始化决策系统，其特征在于，包括肠息肉区域信息获取模块、肠息肉区域判定模块、目标关联区域判定模块、目标肠息肉区域中智集建模模块、和目标肠息肉区域跟踪初始化判决模块；

所述肠息肉区域信息获取模块，用于获取结肠镜图像序列的当前第m帧，对第m帧采用肠息肉区域检测算法，获得第m帧候选肠息肉区域集合并提交给肠息肉区域判定模块；其中m为帧号，K_m为第m帧检测到的候选肠息肉区域个数，i＝1,…,K_m，S_m,i为第i个候选肠息肉区域，即在第m帧中相应位置的像素点集合；

所述肠息肉区域判定模块，用于根据第m帧候选肠息肉区域集合正在跟踪的肠息肉区域集合以及上一帧目标肠息肉区域集合按照第m帧候选肠息肉区域与正在跟踪的肠息肉区域、以及上一帧目标肠息肉区域的距离越大越可能是新增的目标肠息肉区域的原则，判断每个候选肠息肉区域S_m,i是否为新增的目标肠息肉区域，收集第m帧新增的目标肠息肉区域构成集合提交到目标关联区域判定模块；其中T_m为第m帧正在跟踪的肠息肉区域个数，j＝1,…,T_m，为第j个正在跟踪的肠息肉区域；N_m-1为第m-1帧目标肠息肉区域个数，k＝1,…,N_m-1，P_m-1,k为第m-1帧目标肠息肉区域；n＝N_m-1+1,…,N_m，P_m,n为第m帧新增的目标肠息肉区域；