[发明专利]基于OCT的子宫内膜检测分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，包括：

获取待检测的子宫内膜OCT图像；

将所述子宫内膜OCT图像传输至训练完成的子宫检测模型中来进行识别以得到图像检测信息；

根据所述图像检测信息得到子宫内膜检测结果。

2.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，在所述获取待检测的子宫内膜OCT图像之前，还包括：

接收待检测人员的人员信息，所述人员信息包括年龄以及疾病史。

3.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，在所述获取待检测的子宫内膜OCT图像之后，还包括：

对所述子宫内膜OCT图像进行预处理，所述预处理包括图像校准以及图像增强处理，所述图像校准为将子宫内膜OCT图像转换为标准格式图像；所述图像增强处理为对所述子宫内膜OCT图像使用不同的伪彩色调色板进行RGB三色映射，得到不同色调的伪彩色图像。

4.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述图像检测信息包括图像异常区域，所述子宫内膜检测结果包括异常区域面积占比、异常区域亮度、异常区域周长、异常区域面积和平均厚度中的一种或者多种。

5.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述子宫内膜图像包括子宫内容图像组，所述子宫内膜图像组包括宫底区图像、子宫上段区图像、子宫下段区图像以及宫颈区图像；

所述子宫内膜图像包括横向图像和纵向图像。

6.如权利要求1-5中任意一项所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述子宫检测模型通过如下步骤训练得到：

将所有经过人工标注的子宫训练图像分为训练集和测试集；

将所述训练集输入至构建的神经网络模型中以进行模型训练以得到子宫检测模型，所述子宫检测模型包括神经网络模型以及模型参数；

将所述测试集输入至训练完成的子宫检测模型中以进行模型测试，如果所述模型测试的准确率超过设定数值，则保存所述子宫检测模型。

7.如权利要求1-5中任意一项所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述子宫检测模型为掩膜局部神经网络模型；所述掩膜局部神经网络模型包括特征提取网络、区域生成网络和语义分割网络；

所述将所述子宫内膜OCT图像传输至训练完成的子宫检测模型中来进行识别以得到图像检测信息，包括：

采用特征提取网络对所述子宫内膜OCT图像进行检测得到相应的特征图；

将所述特征图输入至区域生成网络进行图像扫描得到多个感兴趣区域；

对多个所述感兴趣区域进行分类以及位置回归；

对进行所述分类以及位置回归之后的感兴趣区域执行感兴趣区域校准以得到的识别特征图；所述识别特征图包括固定大小的特征图；

将所述识别特征图输入至语义分割网络进行检测以得到所述子宫内膜OCT图像的语义分割结果。

8.一种基于OCT的子宫内膜检测分析装置，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取待检测的子宫内膜OCT图像；

识别模块：用于将所述子宫内膜OCT图像传输至训练完成的子宫检测模型中来进行识别以得到图像检测信息；

结果模块：用于根据所述图像检测信息得到子宫内膜检测结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1至7任一项所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法。

10.一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存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1至7任一项所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法。