【技术实现步骤摘要】
一种确定分类标签的方法及装置
本专利技术实施例涉及图片处理
，尤其涉及一种确定分类标签的方法及装置。
技术介绍
胶囊内镜具有无痛、无伤、拍摄图像信息量大等优点，具备广泛的应用价值。现有技术采用人工方式识别通过胶囊内镜拍摄的原始图片、并对原始图片进行分类，为了更加准确、高效地识别原始图片，需要构建模型，但是模型在使用之前通常需要进行训练，针对上述原始图片的训练样本(可以是样本图片)的选择、以及对样本图片的分类标签的确定，尚没有有效的方法。因此，如何避免上述缺陷，提高样本图片的分类标签选择的合理性和准确度，成为亟须解决的问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术实施例提供一种确定分类标签的方法及装置。本专利技术实施例提供一种确定分类标签的方法，包括：获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型用于识别原始图片；对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括基于全局结构特征的第一目标图片分类标签；所述第一目标图片分类标签是基于全局带有胃角结构和/或带有特殊特征的纹理结构的第一目标图片来确定的；所述第一目标图片是拍摄物外表面不包含异常特征的原始图片；所述异常特...
【技术保护点】
1.一种确定分类标签的方法，其特征在于，包括：获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型用于识别原始图片；对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括基于全局结构特征的第一目标图片分类标签；所述第一目标图片分类标签是基于全局带有胃角结构和/或带有特殊特征的纹理结构的第一目标图片来确定的；所述第一目标图片是拍摄物外表面不包含异常特征的原始图片；所述异常特征包括凸起特征和/或指定颜色特征；所述特殊特征包括致密条纹特征、水覆盖纹理特征；所述致密条纹特征中的条纹数量大于预设数量。
【技术特征摘要】
1.一种确定分类标签的方法，其特征在于，包括：获取用于训练预设模型的样本图片；所述预设模型用于识别原始图片；对所有样本图片进行分类；其中，分类类型包括基于全局结构特征的第一目标图片分类标签；所述第一目标图片分类标签是基于全局带有胃角结构和/或带有特殊特征的纹理结构的第一目标图片来确定的；所述第一目标图片是拍摄物外表面不包含异常特征的原始图片；所述异常特征包括凸起特征和/或指定颜色特征；所述特殊特征包括致密条纹特征、水覆盖纹理特征；所述致密条纹特征中的条纹数量大于预设数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全局带有胃角结构的第一目标图片包括：半月形胃角结构图片、洞状胃角结构图片、双洞胃角结构图片、部分胃角结构图片；其中，所述半月形胃角结构图片的边缘部分为弯月形状；所述洞状胃角结构图片的中央为一个非中空的洞状形状结构；所述双洞胃角结构图片中的拍摄物外表面两侧相对的位置各有一个非中空的洞状形状结构；所述部分胃角结构图片包括胃部在收缩状态下和舒张状态下胃角分别对应的形状结构。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于全局带有致密条纹特征的纹理结构的第一目标图片包括：致密粗大条纹图片、致密纤细条纹图片、致密浅表条纹图片、致密条纹半月结构图片，其中，所述致密粗大条纹图片中没有洞状结构、且条纹的通径大于第一预设通径数值；所述致密纤细条纹图片中没有洞状结构、且条纹的通径小于第一预设通径数值；所述致密浅表条纹图片中没有洞状结构、且条纹沿拍摄物外表面方向凸起的凸起高度小于预设高度数值；所述致密条纹半月结构图片中有洞状结构、且条纹的通径大于第一预设通径数值、且除去所述洞状结构后的整体结构呈现弯月状结构。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于全局带有致密条纹特征的纹理结构的第一目标图片包括大肠状纹理结构图片；相应的，所述大肠状纹理结构图片包括：香肠状结构图片、大肠状结构图片、小肠状结构图片、小肠状结构与洞状结构叠加图片；其中，所述香肠状结构图片包含有二条至三条的粗大条纹、所述粗大条纹的通径大于第一预设通径数值、且各粗大条纹的排列为弯曲或平直；所述大肠状结构图片包含有四条至五条的沟洄状结构；所述小肠状结构图片包含的沟洄状结构是通过远景拍摄到的；所述小肠状结构与洞状结构叠加图片在所述小肠状结构图片的中央还叠加有洞状结构。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于全局带有致密条纹特征的纹理结构的第一目标图片还包括血管状纹理图片；相应的，所述血管状纹理图片包括：阴影血管结构图片、血管平坦结构图片、血管浅表结构图片、粗大血管结构图片；其中，所述阴影血管结构图片为叠加有血管状凸起条纹的半月结构，所述半月结构为所述拍摄物外表面中的明...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱喻，
申请(专利权)人：广州思德医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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