The invention discloses a capsule endoscope image recognition method, which comprises the following steps: A. B. image acquisition; image preprocessing; color feature extraction of C. image texture feature extraction; D. image; e. image fusion feature; F. image classification. The method of the invention is based on color features and texture features, classification and recognition of image thinking through the algorithm of support vector machine classifier based on machine learning methods, high accuracy, clear classification, can judge the complex image, can effectively identify the bleeding lesions and photos, reduce the workload of medical staff, reduce medical the observation time, making a medical diagnosis scientific reference for medical personnel to avoid photos, read a short time lead to misdiagnosis and misdiagnosis phenomenon, which affects the treatment of the patient.
【技术实现步骤摘要】
一种胶囊内窥镜图像识别方法
本专利技术属于计算机应用
,具体涉及一种胶囊内窥镜图像识别方法。
技术介绍
小肠不但是消化道最长的空腔脏器(3.35-7.85m),也是最弯曲、活动度最大的脏器。目前除了部分区域可以用常规胃镜结肠镜检查外,其它部分是整个胃肠道检查中最难到达的部分,因此小肠疾病的诊断和治疗远落后于胃肠道其他部位。胶囊内窥镜的专利技术极大的改观了这种问题。胶囊内窥镜在消化道内运动,可以获取病患消化道内全小肠段的图像,突破了小肠检查的盲区,大大提高了消化道疾病诊断检出率,辅助医生做出更加科学和有效地诊断和进一步治疗。但是胶囊内窥镜只能随肠道的蠕动而运动,而肠道蠕动一般较缓慢,导致胶囊内窥镜检查提取了几万张的消化道图像,其中实际的病变图像一般不到其总数的1%。而且绝大多数的图像都是正常的消化道图像,但是医生仍需要花费很长时间进行浏览,从中挑出出血和病变的图像,同时还需要两个医生进行重复阅片,这是一项极其费时费力的工作。此外由于医生同时要对多个图像进行观察,加上观察时间短,很容易导致漏诊甚至是错诊从而影响到对病人的治疗。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:提供一种胶囊内窥镜图像识别方法,所述方法基于颜色特征和纹理特征,通过分类器进行机器学习的方式来进行图像识别和分类,准确度高,分类明确,可以判断复杂图像,能够有效的识别出出血和病变的照片,减少医务人员的工作量,缩短医务人员的观察时间,为医务人员做出科学的医学诊断参考,避免因照片多、阅片时间短导致漏诊甚至错诊现象的发生,进而影响到对病人的治疗。本专利技术解决技术问题的技术方案如下:本专利技术是一 ...
【技术保护点】
一种胶囊内窥镜图像识别方法,包括以下步骤:a.图像获取:获取胶囊内窥镜拍摄的图像;b.图像预处理:对获取到的图像进行预处理并挑选出有效的照片,同时删除无效的照片;c.图像颜色特征提取:在HSV颜色空间下的采用颜色矩方法提取图像的颜色特征;d.图像纹理特征提取:在HSV颜色空间下提取图像的纹理特征;e.图像特征融合:将步骤c提取的颜色特征和步骤d提取的纹理特征进行融合并获得新特征;f.图像分类处理:采用融合后的新特征对分类器进行分类训练,然后利用该分类器对预处理过的照片进行分类并识别出出血照片和病变的照片。
【技术特征摘要】
1.一种胶囊内窥镜图像识别方法,包括以下步骤:a.图像获取:获取胶囊内窥镜拍摄的图像;b.图像预处理:对获取到的图像进行预处理并挑选出有效的照片,同时删除无效的照片;c.图像颜色特征提取:在HSV颜色空间下的采用颜色矩方法提取图像的颜色特征;d.图像纹理特征提取:在HSV颜色空间下提取图像的纹理特征;e.图像特征融合:将步骤c提取的颜色特征和步骤d提取的纹理特征进行融合并获得新特征;f.图像分类处理:采用融合后的新特征对分类器进行分类训练,然后利用该分类器对预处理过的照片进行分类并识别出出血照片和病变的照片。2.根据权利要求1所述的一种胶囊内窥镜图像识别方法,其特征在于:所述步骤b中图像预处理包括图像增强和图像场景分类。3.根据权利要求1所述的一种胶囊内窥镜图像识别方法,其特征在于:所述步骤c中图像颜色特征提取采用图像在HSV颜色空间下的三阶颜色距作为颜色特征。4.根据权利要求1所述的一种胶囊内窥镜图像识别方法,其特征在于:所述步骤d中图像纹理特征提取是在HSV颜色空间下采用Contourlet变换提取图像的纹理特征。5.根据权利要求1所述的一种胶囊...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴昊,
申请(专利权)人:中冶华天南京电气工程技术有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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