[发明专利]一种面部痤疮病灶检测方法及装置、存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种面部痤疮病灶检测方法及装置、存储介质；其中，方法包括：对图像进行预处理，以消除图像中的高光，之后通过特征提取和池化，得到多层特征图，并将多层特征图进行像素加法，完成特征融合，以得到多层融合特征层，最后对多层融合特征层进行多尺度目标检测和筛选，以得到不同尺寸的目标特征，根据目标特征即可得到目标特征图，对目标特征图进行判别，得到最终的检测结果。本发明实施例中，不仅可以去除掉图像中高光带来的干扰信息，还能够降低提取到的特征中的冗余度，扩大可检测的目标区域的尺寸范围，从而提高特征提取效果，提高检测精度。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种面部痤疮病灶检测方法及装置、存储介质。

背景技术

由于不同部位的皮肤组织不同，脸上皮肤比身体其他部位皮肤更细腻和敏感。在日常生活中，脸部长时间暴露在空气中，在风吹日晒和紫外线的影响下，则容易产生痤疮。其中，痤疮是一种毛囊皮脂腺的慢性炎症，发于面部，其有多种病灶表现，较小有粉刺、丘疹等，较大有脓疱、结节、瘢痕等多形性皮损，严重的还会化脓。由于不同病灶的位置分布和数量决定了痤疮的严重程度，因此，对痤疮图像的病灶自动检测具有一定意义。

当前病灶检测模型通常使用区域生成网络(RegionProposal Network，RPN)对特征图进行候选区域生成。由于，不同病灶的痤疮大小均不相同，因此，通过区域生成网络对痤疮图像中不同尺度的小目标病灶进行检测，容易漏检，从而影响检测精度。

发明内容

本发明期望提供一种，能够降低提取到的特征中的冗余度，从而提高特征提取效果，提高检测精度。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供一种面部痤疮病灶检测方法，包括：

对图像进行预处理，得到待检测图像；

对所述待检测图像进行特征提取和池化，从而得到多层特征图；

基于预设卷积核，以及第一子特征图和第二子特征图，进行特征融合，得到对应的子融合特征层，直至所述多层特征图均完成特征融合，从而得到多层融合特征层；其中，所述第一子特征图和所述第二子特征图均为所述多层特征图中的任意一层特征图，所述第二子特征图的层级高于所述第一子特征图，且与所述第一子特征图相邻；

对所述多层融合特征层进行多尺度目标检测，从而得到预设数量个候选框；

基于预设标注框和预设多任务损失函数，对所述预设数量个候选框进行筛选和回归，得到目标候选框；所述目标候选框表征所述多层融合特征层中包含目标特征的区域；

利用分类器，对目标特征图进行判别，得到检测结果，所述目标特征图表征所述目标候选框框选的区域。

上述方案中，所述对图像进行预处理，得到待检测图像，包括：

对所述图像进行聚类，得到掩码；

将所述掩码与所述图像相交，以得到皮肤图像；其中，所述皮肤图像表征所述掩码与所述图像的交集；

基于双色反射模型，去除所述皮肤图像中的高光，得到所述待检测图像。

上述方案中，所述基于双色反射模型，去除所述皮肤图像中的高光，得到所述待检测图像，包括：

基于所述双色反射模型，以及所述皮肤图像中每个像素点的第一漫反射色度和第一镜面反射色度，得到所述皮肤图像中每个像素点的第一色度；

根据所述第一色度，以及所述第一色度中的最小第一色度，得到MSF图像；