[发明专利]上皮乳头内毛细血管图像的分类方法、装置、设备及介质

说明书

本发明实施例公开了一种上皮乳头内毛细血管图像的分类方法、装置、设备及介质。该方法包括：将上皮乳头内毛细血管的内镜图像输入至预先训练的神经网络模型中，得到内镜图像的有效区域；根据连通域算法从有效区域中获取内镜图像中的目标血管区域；获取目标血管区域中目标血管的特征性直径、特征性扭曲性量化值、特征性面积占比量、质心偏心距以及整图密度输入至预先训练的分类模型中，得到内镜图像的分类结果。本发明基于神经网络技术提取内镜图像中目标血管并获取评价目标血管的五个指标，进而根据五个指标来实现对食管癌浸润深度进行精准的判断，提高了食管癌浸润深度判断的效率以及准确率。

技术领域

本发明涉及医疗辅助技术领域，尤其涉及一种上皮乳头内毛细血管图像的分类方法、装置、设备及介质。

背景技术

上皮乳头内毛细血管袢(IntraaPillaryCapillary Loops，IPCL)是垂直于鳞状上皮下的分支血管而形成的微血管。其中，上皮乳头内毛细血管袢的形态改变程度是在内镜下诊断食管癌浸润深度的关键指标，IPCL结构的破坏随着肿瘤的浸润益增，因而识别IPCL的变化在评价食管-咽部病变中起着重要作用。当鳞状细胞癌侵袭至固有粘膜层时，不规则的微血管呈管径增粗的袢状形成；当肿瘤侵袭至粘膜肌层或浅层侵袭粘膜下层时，异常微血管袢状结构消失，呈明显的拉长变形；肿瘤深度侵及粘膜下层，IPCL结构的通常呈完全破坏状态，且血管的直径至少是浅层浸润血管直径的3倍，并伴有口径增粗、形态多样的异常肿瘤血管发生。因此，食管鳞状细胞癌的IPCL血管呈现出扩张、弯曲、口径变化和形状异常等不规则程度异常。

目前，食管病变性质判断通常是采用窄带成像(NBI)技术来观察上皮乳头内毛细血管袢来确定，具体是将粘膜表面的血管被染成棕色以与背景组织形成高对比度来详细检查毛细血管的变化，然后根据IPCL的异常程度提出分型标准，以预测食管癌的浸润深度。但是由于染色放大下血管异型程度评估标准难以同质化，并受评估者主观性影响大，难以实现染色放大内镜下食管IPCL异常程度同质化和高精度评价，导致在通过染色内镜对食管癌浸润深度判断时，准确性较差，效率较低的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种上皮乳头内毛细血管图像的分类方法、装置、设备及介质，解决了现有技术中在染色内镜下无法精准识别食管癌浸润深度的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种上皮乳头内毛细血管图像的分类方法，其包括：

将上皮乳头内毛细血管的内镜图像输入至预先训练的神经网络模型中，得到所述内镜图像的有效区域；

根据连通域算法从所述有效区域中获取所述内镜图像中的目标血管区域；

获取所述目标血管区域中目标血管的特征性直径、特征性扭曲性量化值、特征性面积占比量、质心偏心距以及整图密度；

将所述特征性直径、所述特征性扭曲性量化值、所述特征性面积占比量、所述质心偏心距以及所述整图密度输入至预先训练的分类模型中，得到所述内镜图像的分类结果。

第二方面，本发明实施例提供了一种上皮乳头内毛细血管图像的分类装置，其包括：

第一输入单元，用于将上皮乳头内毛细血管的内镜图像输入至预先训练的神经网络模型中，得到所述内镜图像的有效区域；

第一获取单元，用于根据连通域算法从所述有效区域中获取所述内镜图像中的目标血管区域；

第二获取单元，用于获取所述目标血管区域中目标血管的特征性直径、特征性扭曲性量化值、特征性面积占比量、质心偏心距以及整图密度；

第二输入单元，用于将所述特征性直径、所述特征性扭曲性量化值、所述特征性面积占比量、所述质心偏心距以及所述整图密度输入至预先训练的分类模型中，得到所述内镜图像的分类结果。