[发明专利]结直肠息肉图像的识别方法、装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种结直肠息肉图像的识别方法、装置及存储介质。所述结直肠息肉图像的识别方法包括：对结直肠部位图像进行色彩均衡化处理和边缘特征图融合，得到所述结直肠部位图像的梯度特征融合图；调用预先构建的基于注意力拆分模块ResNeSt Block的结直肠息肉分型的分类模型，对所述结直肠部位图像的梯度特征融合图进行识别。本申请通过对结直肠部位图像进行色彩均衡化处理和边缘特征图融合处理构建识别样本，可有效的统一及加强图像特征，并通过基于ResNeSt Block构建的特征提取网络进行特征提取，能更准确预测结直肠息肉分型结果，辅助医生完成对结直肠息肉的病理性质推断。

技术领域

本申请涉及医疗技术领域，尤其涉及一种结直肠息肉图像的识别方法、装置及存储介质。

背景技术

结直肠息肉是指突出于肠腔内的隆起性病变，是肠道常见的疾病之一，包括腺瘤性息肉和非腺瘤性息肉（错构瘤性息肉、化生性息肉和炎症性息肉），其中腺瘤性息肉属于癌前病变。中国结直肠癌发病率和死亡率逐年上升，多数患者被发现时已属于中晚期，5 年生存率不到50%。结肠镜是发现病变最直观有效的方法，可以提高肠道早期癌的发现从而降低死亡率。电子染色内镜是近年来消化内镜检查领域的重要进展，如窄带成像（NBI）、内镜智能分光比色技术（FICE）、高清智能电子染色内镜（i-scan）等已经广泛用于改善结直肠腺瘤的可检测性。有研究表明，在鉴别结直肠息肉样病变肿瘤和非肿瘤性方面，电子染色光技术有着相似且较高的灵敏度、特异性和准确性，电子染色分型在结直肠病变诊治方面具有良好应用价值。但目前尚依赖于医生凭经验及肉眼观察判断分型的结果，存在主观差异性。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种结直肠息肉图像的识别方法、装置及存储介质。

第一方面，本申请提供了一种结直肠息肉图像的识别方法，所述结直肠息肉图像的识别方法包括：

对结直肠部位图像进行色彩均衡化处理和边缘特征图融合，得到所述结直肠部位图像的梯度特征融合图；

调用预先构建的基于注意力拆分模块ResNeSt Block的结直肠息肉分型的分类模型，对所述结直肠部位图像的梯度特征融合图进行识别。

进一步地，为了预测或判断结直肠息肉的分型，在上述识别方法后还可以包括：根据识别结果，评估结直肠部位的结直肠息肉分型。

可选地，所述结直肠息肉图像的识别方法还包括：

对预先获取的结直肠息肉样本图像进行色彩均衡化处理和边缘特征图融合，得到结直肠息肉样本图像的梯度特征融合图；

利用所述结直肠息肉样本图像的梯度特征融合图和预先构建的基于ResNeStBlock的特征提取网络，训练所述分类模型；并在训练所述分类模型的过程中，根据损失函数优化所述分类模型；

在所述分类模型训练完成后，得到所述基于ResNeSt Block的结直肠息肉分型的分类模型。

可选地，所述根据所述结直肠息肉样本图像的梯度特征融合图和预先构建的基于ResNeSt Block的特征提取网络，训练分类模型，包括：

在基于构建的所述ResNeSt Block特征提取网络中，对所述结直肠息肉样本图像的梯度特征融合图进行训练；

将ResNeSt Block的输出通过Mish函数激活。

可选地，所述Mish函数为：

f(x)=x*tanh(ln(1+e^x))；

式中，x为ResNeSt Block的输出特征图的每个像素值。