【技术实现步骤摘要】
一种快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法及系统
本专利技术涉及计算机视觉领域,具体涉及一种快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法及系统。
技术介绍
由于其无痛性和无创性,胶囊内镜是目前临床上检查小肠疾患的最好诊断工具之一,但缺点之一是胶囊吞服后,其在消化道中的运动完全依赖于胃肠的蠕动推送速度,当进入胃内后,如果胃的蠕动排空速度慢,就可能导致胶囊长时间滞留在胃内,过多耗费自带的电池能量,当进入小肠后,就可能因电池能量不足而无法完成全小肠的检查。而如何判断胶囊进入十二指肠的时间点,一直没有很好的解决办法。在胶囊内镜检查过程中,按2张/秒的速度(中国金山公司OMOM胶囊内镜)摄像,整个检查过程中每例患者可获取数万张图片,一般在进入十二指肠降段前也可获得数百-数千张图片。但现在确定胶囊首先到达十二指肠的方法为医师查看胶囊所拍的图像,进行人工分辨,由于图像数量较大,因此存在费时费力的问题。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足,本专利技术提供的一种快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法及系统解决了胶囊进入十二指肠的时间点靠人工查询费时费力的问题。为了达到上述专利技术目的,本专利技术采用的技术方案为:提供一种快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法,其包括以下步骤:S1、将胶囊位于胃中拍摄的图像和胶囊位于十二指肠中拍摄的图像打上标签后作为初始图像集;S2、采用残差法对初始图像集中的图像进行筛选,去除重复图像,得到预处理后的图像集;S3、采用图像增广方法增加预处理后的图 ...
【技术保护点】
1.一种快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1、将胶囊位于胃中拍摄的图像和胶囊位于十二指肠中拍摄的图像打上标签后作为初始图像集;/nS2、采用残差法对初始图像集中的图像进行筛选,去除重复图像,得到预处理后的图像集;/nS3、采用图像增广方法增加预处理后的图像集中胶囊位于十二指肠中拍摄的图像,得到训练集;/nS4、采用训练集对LeNet模型进行分类训练,使训练后的LeNet模型具备对图像进行位于胃中和位于十二指肠中分类的功能;/nS5、采用训练后的LeNet模型对目标胶囊拍摄的图像进行分类,获取目标胶囊所拍摄的每张图像为位于胃中或位于十二指肠中;/nS6、从第一张分类为位于十二指肠中的图像开始,判断其后是否存在连续N张图像分类为位于胃中,若是则进入步骤S7,否则进入步骤S8;/nS7、将位于连续的、大于等于N张分类为位于胃中的图像之前的分类为位于十二指肠中的图像去掉,返回步骤S6;/nS8、将第一张分类为位于十二指肠中的图像的拍摄时间作为目标胶囊进入十二指肠时间点,完成定位。/n
【技术特征摘要】
1.一种快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、将胶囊位于胃中拍摄的图像和胶囊位于十二指肠中拍摄的图像打上标签后作为初始图像集;
S2、采用残差法对初始图像集中的图像进行筛选,去除重复图像,得到预处理后的图像集;
S3、采用图像增广方法增加预处理后的图像集中胶囊位于十二指肠中拍摄的图像,得到训练集;
S4、采用训练集对LeNet模型进行分类训练,使训练后的LeNet模型具备对图像进行位于胃中和位于十二指肠中分类的功能;
S5、采用训练后的LeNet模型对目标胶囊拍摄的图像进行分类,获取目标胶囊所拍摄的每张图像为位于胃中或位于十二指肠中;
S6、从第一张分类为位于十二指肠中的图像开始,判断其后是否存在连续N张图像分类为位于胃中,若是则进入步骤S7,否则进入步骤S8;
S7、将位于连续的、大于等于N张分类为位于胃中的图像之前的分类为位于十二指肠中的图像去掉,返回步骤S6;
S8、将第一张分类为位于十二指肠中的图像的拍摄时间作为目标胶囊进入十二指肠时间点,完成定位。
2.根据权利要求1所述的快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法,其特征在于,所述步骤S1的具体方法为:
将胶囊位于胃中拍摄的图像和胶囊位于十二指肠中拍摄的图像打上拍摄位置的标签,并将打上标签的图像尺寸归一化为3×240×256,得到初始图像集。
3.根据权利要求1所述的快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法,其特征在于,所述步骤S3中图像增广方法包括RandomFlip方法和RandomCrop方法。
4.根据权利要求1所述的快速定位胶囊进入十二指肠时间点的方法,其特征在于,所述步骤S4中的LeNet模型包括4组交替连接的卷积层和池化层,以及依次连接在最后一个池化层之后的三个全连接层;其中第一组卷积层和池化层的大小为240×256×3,第二组卷积层和池化层的大小为118×126×32,第三组卷积层和池化层的大小为28×30×64,第四组卷积层和池化层的大小为6×6×128;第一个全连接层的节点为512,第二个全连接层的节点为256,第三个全连...
【专利技术属性】
技术研发人员:万思琦,杨国强,喻雷,刘帅成,甘涛,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川;51
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