肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法、装置及存储介质，所述方法包括：从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像；根据预设像素规格缩放每帧视频图像的肠道观察区域图像，得到多幅检测图像；确定每幅检测图像的肠道远端开口区域的中心点坐标；将各幅检测图像的中心点坐标映射在与所述像素规格相同的检测矩阵的多个检测区域；确定每个检测区域的中心点坐标数量与所述多幅检测图像的中心点坐标数量的平均差；根据所述平均差确定所述多个检测区域的平均差绝对值总和；根据所述平均差绝对值总和确定通过内窥镜观察肠道的完整度。本申请可以有效对内窥镜筛查进行质量控制，提高内窥镜筛查准确性。提高内窥镜筛查准确性。提高内窥镜筛查准确性。

【技术实现步骤摘要】
肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及医疗
，尤其涉及一种肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]内窥镜是筛查结直肠息肉的重要手段，医生操作内窥镜的手法决定了筛查诊断的质量，其中螺旋退镜是完整观察肠道的重要手法。但是，由于医生水平参差不齐，有些医生可能由于手法不熟练而导致未能观察完整肠道，进而导致漏查。
[0003]因此，为了对内窥镜筛查进行质量控制,方便医生了解筛查操作情况,提高内窥镜筛查准确性，亟待研发出可以确认内窥镜对肠道观察的完整度的方案。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种内窥镜观察视频中图像的处理方法、装置及存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种内窥镜观察视频中图像的处理方法，所述内窥镜观察视频中图像的处理方法包括：从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像；根据预设像素规格缩放每帧视频图像的肠道观察区域图像，得到多幅检测图像；确定每幅检测图像中显示的肠道远端开口区域的中心点坐标；将各幅检测图像的中心点坐标映射在与所述像素规格相同的检测矩阵的多个检测区域；确定每个检测区域的中心点坐标数量与所述多幅检测图像的中心点坐标数量的平均差；根据所述平均差确定所述多个检测区域的平均差绝对值总和；根据所述平均差绝对值总和确定通过内窥镜观察肠道的完整度。
[0006]在本专利技术的公开中，所述肠道可以为任意的具有肠道形态和/或结构的介质，例如，人的肠道、人的肠道仿真模型、动物肠道，等，这些都视为包含在本专利技术的保护范围之内。
[0007]可选地，所述从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像包括：在每帧视频图像中确定出所述肠道观察区域的有效边界；根据每帧视频图像的有效边界从每帧视频图像中切割出每帧视频图像的肠道观察区域图像。
[0008]在本专利技术的公开中，所述从内窥镜观察视频中截取可以为实时截取，也可以为从已存储视频中截取，等。
[0009]可选地，所述在每帧视频图像中确定出所述肠道观察区域的有效边界包括：将每帧视频图像转换为灰度图；
在每帧视频图像的灰度图中，根据预先确定的肠道观察区域的有效灰度值，将所述灰度图中小于所述有效灰度值的像素点设为0，大于所述有效灰度值的像素点设为255，得到第一二值化图像；清除所述第一二值化图像的噪点，并在清除噪点的第一二值化图像中将大于0像素点的边界值作为所述有效边界。
[0010]可选地，所述确定每幅检测图像中显示的肠道远端开口区域的中心点坐标包括：根据预设的肠道远端暗区灰度阈值，确定出每幅检测图像中的最大连通域，所述最大连通域对应所述肠道远端开口区域；确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标。
[0011]可选地，所述根据预设的肠道远端暗区灰度阈值，确定出每幅检测图像中的最大连通域包括：将每幅检测图像中灰度值小于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为0，大于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为255，得到与各幅检测图像对应的多幅第二二值化图像；确定多幅第二二值化图像的最大连通域。
[0012]可选地，所述确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标包括：保留多幅第二二值化图像的最大连通域，得到多幅第三二值化图像；确定出每幅第三二值化图像中值为0的像素点在每幅第三二值化图像中的第一坐标的均值和第二坐标均值；根据所述第一坐标的均值和所述第二坐标的均值，确定出所述最大连通域的中心点坐标。
[0013]可选地，所述将每幅检测图像中灰度值小于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为0，大于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为255之前包括：将每幅检测图像中灰度值小于预设视界外灰度值的像素点设为255；所述确定每幅第二二值化图像的最大连通域之后包括：判断黑色区域面积是否不小于预设肠道观察区域图像面积阈值，在不小于时，确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标。
[0014]可选地，根据所述平均差绝对值总和确定通过内窥镜观察肠道的完整度包括：根据所述多个检测区域的数量确定完整度最大值；根据所述平均差绝对值总和、所述完整度最大值和预设的权重系数，确定通过内窥镜观察肠道的完整度。
[0015]第二方面，本申请提供了一种内窥镜观察视频的处理装置，所述内窥镜观察视频的处理装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上任一项所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法的步骤。
[0016]可选地，所述存储器为云存储器。
[0017]可选地，所述处理装置与医用化验设备和/或医学影像设备连接使用；进一步可选地，所述医学影像设备为核磁共振成像设备。
[0018]第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有内窥镜观察视频的处理程序，所述内窥镜观察视频中图像的处理方法程序被处理器执行时，实现如上任一项所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法的步骤。
[0019]本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请各实施例通过肠道远端开口区域的位置检测来确定内窥镜运动均匀程度和整体的完整度，通过本专利技术实施例中方法可以有效对内窥镜筛查进行质量控制。
附图说明
[0020]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022]图1为本申请各个实施例提供的内窥镜观察视频中图像的处理方法的流程图；图2为本申请各个实施例提供的内窥镜观察视频图像；图3为本申请各个实施例的视界外区域示意图；图4为本申请各个实施例的肠道远端开口区域示意图。
具体实施方式
[0023]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0024]在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
[0025]实施例一本专利技术实施例提供一种内窥镜观察视频中图像的处理方法，如图1所示，所述内窥镜观察视频中图像的处理方法包括：S101，从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像；如图2所示，内窥镜观察视频的每帧图像包括肠道观察区域图像和信息区域图像；S102，根据预设像素规格缩放每帧视频图像的肠道观察区域图像，得到多幅检测图像；像素规格可以是534*480；S103，确定每幅检测图像的肠道远端开口区域的中心点坐标；S104，将各幅检测图像的中心点坐标映射在与所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法，其特征在于，所述肠道内窥镜观察视频中图像的处理方法包括：从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像；根据预设像素规格缩放每帧视频图像的肠道观察区域图像，得到多幅检测图像；确定每幅检测图像中显示的肠道远端开口区域的中心点坐标；将各幅检测图像的中心点坐标映射在与所述像素规格相同的检测矩阵的多个检测区域；确定每个检测区域的中心点坐标数量与所述多幅检测图像的中心点坐标数量的平均差；根据所述平均差确定所述多个检测区域的平均差绝对值总和；根据所述平均差绝对值总和确定通过内窥镜观察肠道的完整度。2.根据权利要求1所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法，其特征在于，所述从内窥镜观察视频中截取每帧视频图像的肠道观察区域图像包括：在每帧视频图像中确定出所述肠道观察区域的有效边界；根据每帧视频图像的有效边界从每帧视频图像中切割出每帧视频图像的肠道观察区域图像。3.根据权利要求2所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法，其特征在于，所述在每帧视频图像中确定出所述肠道观察区域的有效边界包括：将每帧视频图像转换为灰度图；在每帧视频图像的灰度图中，根据预先确定的肠道观察区域的有效灰度值，将所述灰度图中小于所述有效灰度值的像素点设为0，大于所述有效灰度值的像素点设为255，得到第一二值化图像；清除所述第一二值化图像的噪点，并在清除噪点的第一二值化图像中将大于0像素点的边界值作为所述有效边界。4.根据权利要求1
‑
3中任意一项所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法，其特征在于，所述确定每幅检测图像中显示的肠道远端开口区域的中心点坐标包括：根据预设的肠道远端暗区灰度阈值，确定出每幅检测图像中的最大连通域，所述最大连通域对应所述肠道远端开口区域；确定出每幅检测图像中所述最大连通域的中心点坐标。5.根据权利要求4所述的内窥镜观察视频中图像的处理方法，其特征在于，所述根据预设的肠道远端暗区灰度阈值，确定出每幅检测图像中的最大连通域包括：将每幅检测图像中灰度值小于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为0，大于所述肠道远端暗区灰度阈值的像素点设为255，得到与各幅检测图像对应的多幅第二二值化图像；确定多幅第二二值化图像的最大连通域。6.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳昕，王玉峰，
申请(专利权)人：天津御锦人工智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：