[发明专利]IVOCT图像易损斑块自动检测方法

摘要

本发明公开了一种IVOCT图像易损斑块自动检测方法，首先收集含有易损斑块的正样本IVOCT图像和不含易损斑块的负样本IVOCT图像，转换至极坐标系并进行去噪处理，将每张IVOCT图像各自进行首尾拼接，在拼接IVOCT图像中采用原图像大小的滑动窗口提取图像并得到所提取图像的镜像图像，然后对每张图像各自进行首尾拼接，从而对样本数据进行增强，采用增强后的训练样本集在Faster R‑CNN网络中进行训练得到检测模型，采用训练得到的检测模型对待检测IVOCT图像进行易损斑块检测，对检测后的图像进行重叠易损斑块区域处理，然后进行检测后处理，得到检测结果，再进行坐标系还原。本发明可以有效改善IVOCT图像易损斑块自动检测的技术性能，结果更具有客观性，可以大大减少医生的工作量。

主权项

1.一种IVOCT图像易损斑块自动检测方法，其特征在于包括：S1：收集K张样本IVOCT图像，包括含有易损斑块的正样本IVOCT图像和不含易损斑块的负样本IVOCT图像，将IVOCT图像的大小归一化至预设尺寸，对于每幅正样本IVOCT图像，人工标记出其中的易损斑块区域；S2：将每张样本IVOCT图像从笛卡尔坐标系转换至极坐标系，记极坐标系下IVOCT图像尺寸为M×N；S3：对极坐标下的每张样本IVOCT图像进行去噪处理；S4：将每张去噪后的样本IVOCT图像各自进行首尾拼接，得到M×2N的拼接IVOCT图像，在拼接时如果原IVOCT图像的左右两侧均存在易损斑块，且在拼接得到的IVOCT图像相接，则合并为一个易损斑块；在拼接IVOCT图像中，以大小为M×N的窗口按预设步长进行滑动提取图像，记得到的IVOCT图像数量为H，然后将H张IVOCT图像进行水平镜像处理得到H张镜像IVOCT图像，共计得到2H张IVOCT图像；对于每张样本IVOCT图像得到的2H张IVOCT图像各自进行首尾拼接，得到2H张拼接IVOCT图像，在拼接时如果原IVOCT图像的左右两侧均存在易损斑块，且在拼接得到的IVOCT图像相接，则合并为一个易损斑块；K张样本IVOCT图像共计得到K×2H张拼接IVOCT图像，作为数据增强后的训练样本集；S5：对于步骤S4得到的K×2H张拼接IVOCT图像中的每张拼接IVOCT图像，如果存在易损斑块，则该拼接IVOCT图像为正样本，其标签设置为1，将该拼接IVOCT图像、标签和易损斑块区域的位置信息构成训练数据，否则该拼接IVOCT图像为负样本，其标签设置为0，将该拼接IVOCT图像、标签和整个拼接IVOCT图像区域的位置信息构成训练数据，从而得到训练数据集，然后将得到的训练数据集转化为适合Faster R‑CNN网络输入的格式；S6：采用步骤S5中得到的训练数据集，在Faster R‑CNN网络中进行训练，得到检测模型；S7：当需要对IVOCT图像进行易损斑块检测时，首先将待检测IVOCT图像的大小调整为预设的归一化尺寸，然后转化至极坐标系并进行去噪处理，将得到的IVOCT图像的进行首尾拼接，将拼接IVOCT图像输入步骤S6训练得到的检测模型进行检测，在拼接IVOCT图像中标记出易损斑块的区域；S8：对于步骤S7输出的拼接IVOCT图像，如果存在重叠的易损斑块区域，则将重叠易损斑块区域合并作为一个易损斑块区域，否则不作任何操作；S9：对于步骤S8输出的拼接IVOCT图像，如果不存在易损斑块，则直接截取左半部分M×N的图像作为检测结果，如果存在易损斑块则采用以下方法进行检测后处理：S9.1：对于步骤S8得到的拼接IVOCT图像，截取右半部分图像，提取出其中的易损斑块区域，依次对每个易损斑块区域向左平移N个像素，判断平移后的易损斑块区域是否与左半部分图像中原有的易损斑块区域存在重叠，如果是，则放弃此次平移，否则保留此次平移；S9.2：截取步骤S9.1得到的拼接IVOCT图像的左半部分区域；S9.3：在步骤S9.2得到的IVOCT图像中，如果某个易损斑块区域的左边缘与图像左边缘的距离小于预设阈值，或易损斑块区域的右边缘与图像右边缘的距离小于预设阈值，则将该易损斑块区域扩展至图像边缘，否则不作任何操作；将得到的IVOCT图像作为检测结果；S10：将步骤S9的输出结果从极坐标系转换至极坐笛卡尔坐标系，得到待检测IVOCT图像的易损斑块检测结果。