一种结石尺寸的测量方法以及测量装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种结石尺寸的测量方法及测量装置，本发明专利技术的测量方法包括：获取高分辨率彩色结石图像作为待测量图像；将所述待测量图像送入训练好的结石识别与检测模型进行识别检测后，得到检测结果。本发明专利技术的测量方法将计算机视觉技术与机器学习技术应用在泌尿系统结石的尺寸测量中，实现对结石尺寸的精确测量，以便为手术医生提供准确有效的辅助，保障患者健康，具有十分重要的意义。具有十分重要的意义。具有十分重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种结石尺寸的测量方法以及测量装置


[0001]本专利技术涉及临床医学领域，具体而言，涉及一种结石尺寸的测量方法以及测量装置。

技术介绍

[0002]泌尿系统是人体的重要代谢系统之一，泌尿系统结石是由产生在肾脏内结石引起的疾病，是泌尿外科临床的常见并，多发病。随着年龄的增长、人们生活水平的提高及生活节奏的加快，以及诸多不良的生活习惯，泌尿系统结石的发病率呈现上升趋势，若得不到及时治疗，泌尿系统结石不仅会在发作时引起患者的剧烈疼痛，严重时还可诱发其他泌尿系统疾病，对患者生命健康造成威胁。因此，为保障患者的健康，需要及时对泌尿系统结石进行有效治疗，对泌尿系统结石的准确测量有利于对碎石手术效果的评估，为手术医生提供有效且可靠的辅助，提高手术效率和效果都具有很好的意义。
[0003]目前，对泌尿系统结石的尺寸无法有效测量，主要依靠医生在手术中的经验进行判断，缺乏可靠的数据依据，这种方法存在效率低，主观性大，准确率低等诸多问题
[0004]有鉴于此，特提出本专利技术。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术公开了一种对结石进行识别的测量方法以及测量装置，该方法通过采用深度卷积神经网络进行结石识别与检测，相比较传统的人工方法，本专利技术使用轻量化的卷积网络，通过特征融合模块融合不同尺度的特征，并且在三个不同尺度上对结石进行检测，提高对结石的识别、检测与测量的速度和精度。
[0006]具体地，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0007]第一方面，本专利技术公开了一种结石尺寸的测量方法，包括如下步骤：
[0008]获取高分辨率彩色结石图像作为待测量图像；
[0009]将所述待测量图像送入训练好的结石识别与检测模型进行识别检测后，得到检测结果；
[0010]其中所述结石识别与检测模型的训练方法包括：
[0011]对所述待测量图像进行特征提取，以使特征图的分辨率变成原来的1/32以上；
[0012]采用轻量化的CSP卷积结构进行特征融合以及结石检测；
[0013]将所述特征融合以及结石检测的结果进行整合，设置置信度阈值滤除置信度较低结石以及通过NMS操作滤除重复结石，并根据输出的结石坐标信息计算面积后以进行结石的计数识别。
[0014]第二方面，本专利技术公开了一种结石尺寸的测量装置，包括：
[0015]获取图像单元：用于获取高分辨率彩色结石图像作为待测量图像；
[0016]训练单元：以用于训练结石识别与检测模型；
[0017]识别检测单元：将所述待测量图像送入训练单元进行识别检测后，得到检测结果；
[0018]其中所述训练单元包括：
[0019]特征提取模块：用于对所述待测量图像进行特征提取，以使特征图的分辨率变成原来的1/32以上；
[0020]特征融合检测模块：用于采用轻量化的CSP卷积结构进行特征融合以及结石检测；
[0021]计数识别模块：用于将所述特征融合以及结石检测的结果进行整合，设置置信度阈值滤除置信度较低结石以及通过NMS操作滤除重复结石，并根据输出的结石坐标信息计算面积后以进行结石的计数识别。
[0022]第三方面，本专利技术公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述测量方法的步骤。
[0023]第四方面，本专利技术公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述测量方法的步骤。
[0024]现有技术中，传统的泌尿结石手术中，医生通过泌尿软镜进行结石手术操作，难以准确评估碎石后的结石大小，不利于对手术进程的把握和掌控。
[0025]本专利技术为了解决上述技术问题，提供了一种深度卷积神经网络和高分辨率图像的结石识别与测量方法，其采用深度卷积神经网络进行结石识别与检测，相比较传统的人工方法，本专利技术使用轻量化的卷积网络，通过特征融合模块融合不同尺度的特征，并且在三个不同尺度上对结石进行检测，提高对结石的识别、检测与测量的速度和精度。
[0026]总之，本专利技术提出的基于计算机视觉的结石尺寸测量方法，其通过计算机视觉、数字图像处理方法对泌尿外科的结石手术中的结石大小进行在线实时的大小测量，从而为医生提供准确的参考，以评估手术进度，及时停止手术，提高手术效率和可靠度。
附图说明
[0027]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0028]图1为本专利技术实施例提供的基于结石尺寸的测量方法的流程示意图；
[0029]图2为本专利技术实施例提供的结石识别与检测模型的训练操作示意图；
[0030]图3为图2中的Focus模块切片索引方式示意图；
[0031]图4为本专利技术实施例提供的结石识别与检测模型的训练流程图；
[0032]图5为采用本专利技术的测量方法检测到的结石检测结果图；
[0033]图6为本专利技术实施例提供的一种计算机设备的流程示意图。
具体实施方式
[0034]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0035]在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。
在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0036]应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
[0037]本专利技术公开了一种结石尺寸的测量方法，包括如下步骤：
[0038]获取高分辨率彩色结石图像作为待测量图像；
[0039]将所述待测量图像送入训练好的结石识别与检测模型进行识别检测后，得到检测结果；
[0040]其中所述结石识别与检测模型的训练方法包括：
[0041]对所述待测量图像进行特征提取，以使特征图的分辨率变成原来的1/32以上；
[0042]采用轻量化的CSP卷积结构进行特征融合以及结石检测；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结石尺寸的测量方法，其特征在于，包括如下步骤：获取高分辨率彩色结石图像作为待测量图像；将所述待测量图像送入训练好的结石识别与检测模型进行识别检测后，得到检测结果；其中所述结石识别与检测模型的训练方法包括：对所述待测量图像进行特征提取，以使特征图的分辨率变成原来的1/32以上；采用轻量化的CSP卷积结构进行特征融合以及结石检测；将所述特征融合以及结石检测的结果进行整合，设置置信度阈值滤除置信度较低结石以及通过NMS操作滤除重复结石，并根据输出的结石坐标信息计算面积后以进行结石的计数识别。2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，所述特征提取的步骤包括：采用Focus模块，通过切片索引的方式在保留图像像素信息的同时，降低图像尺寸为原来的一半；采用CSP模块将特征按照通道数一分为二分别进行卷积，以保证性能的同时降低卷积操作的计算量；使用CSP模块的同时使用金字塔池化SPP模块，以通过对特征图进行不同的尺度的最大值池化。3.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，轻量化的CSP卷积结构进行特征融合以及结石检测的方法包括如下步骤：特征在通道上连接，再经过CSP模块进行卷积来融合特征；根据不同尺度的特征聚合输出在不同尺度的检测结果；其中，分辨率大，细节保留较多的尺度特征图用于检测小尺寸结石；尺度居中的尺度特征图用于检测中尺寸结石，分辨率小，具有比较大的视野的尺度特征图用于检测大尺寸结石。4.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，将所述待测量图像划分为训练集、验证集以及测试集，先将所述训练集送入结石识别与检测模型计算预测结果以及标签的损失，每隔一定的迭代次数计算当前模型在所述验证集上的损失以及F1得分，经过反复训练后保留F1得分最高的模型作为最终模型进行后续测试集的测试。5.根据权利要求4所述的测量方法，其特征在于，所述F1得分采用以下公式进行计算：其中，准确率P为真正例在预测为正例的比例，召回率R为真正例在实际为正例的比例，真正例:标签中存在某个结石，且该结石的类别和边界框被正确预测，IOU>0.5；假正例:模型预测了图像中某一特定位置存在某种结石，但该位置不存在该结石，或预测类别与实际类别不匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：周静守，杨志，
申请(专利权)人：北京大都正隆医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：