基于OCT的子宫内膜检测分析方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及OCT检测技术领域，公开了一种基于OCT的子宫内膜检测分析方法，包括：获取待检测的子宫内膜OCT图像；将所述子宫内膜OCT图像传输至训练完成的子宫检测模型中来进行识别以得到图像检测信息；根据所述图像检测信息得到子宫内膜检测结果。本发明专利技术实施例还公开了一种基于OCT的子宫内膜检测分析装置、电子设备及存储介质。本发明专利技术实施例中通过将获取到的OCT图像输入至训练完成的子宫检测模型中进行识别训练，以得到相应的子宫内膜状况；其通过图像识别的方式能够实现快速识别异常情况，辅助医生进行更好的诊断，在提升检测效率的同时降低医生漏诊情况的出现。率的同时降低医生漏诊情况的出现。率的同时降低医生漏诊情况的出现。

【技术实现步骤摘要】
基于OCT的子宫内膜检测分析方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及OCT检测
，具体涉及一种基于OCT的子宫内膜检测分析方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，现有子宫内膜检测主要有以下方式：例如，可以通过B超检查来看子宫内膜的厚度以及观察宫腔内是否有病变；还可以通过诊断性刮宫做病理诊断；另外还可以通过宫腔镜进行宫腔表面病变的探查。上述第一种方式得到的信息较少，如果需要获取准确信息，还需要采用第二或第三种方式，但是后两种方式均会对人体造成一定的损伤，而且检测成本较高，检测周期较长。
[0003]现在虽然有采用OCT图像进行子宫内膜探测的方式，但是其还是主要停留在医生直接采用人眼进行观测的方式；最终得到的结果主要还是依靠医生的经验来进行判断；并且会使得整个检测过程时长拉长，检测效率降低。因此，设计一种能够更加合理进行子宫内膜检测分析的方案成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]针对所述缺陷，本专利技术实施例公开了一种基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其通过图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，包括：获取待检测的子宫内膜OCT图像；将所述子宫内膜OCT图像传输至训练完成的子宫检测模型中来进行识别以得到图像检测信息；根据所述图像检测信息得到子宫内膜检测结果。2.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，在所述获取待检测的子宫内膜OCT图像之前，还包括：接收待检测人员的人员信息，所述人员信息包括年龄以及疾病史。3.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，在所述获取待检测的子宫内膜OCT图像之后，还包括：对所述子宫内膜OCT图像进行预处理，所述预处理包括图像校准以及图像增强处理，所述图像校准为将子宫内膜OCT图像转换为标准格式图像；所述图像增强处理为对所述子宫内膜OCT图像使用不同的伪彩色调色板进行RGB三色映射，得到不同色调的伪彩色图像。4.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述图像检测信息包括图像异常区域，所述子宫内膜检测结果包括异常区域面积占比、异常区域亮度、异常区域周长、异常区域面积和平均厚度中的一种或者多种。5.如权利要求1所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述子宫内膜图像包括子宫内容图像组，所述子宫内膜图像组包括宫底区图像、子宫上段区图像、子宫下段区图像以及宫颈区图像；所述子宫内膜图像包括横向图像和纵向图像。6.如权利要求1
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5中任意一项所述的基于OCT的子宫内膜检测分析方法，其特征在于，所述子宫检测模型通过如下步骤训练得到：将所有经过人工标注的子宫训练图像分为训练集和测试集；将所述训练集输入至构建的神经网络模型中以进行模型训练以得到子宫检测模型，所述子宫检测模型包括神经网络模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄志超，张睿喆，梁波，耿科，李业菁，李百灵，高峻，
申请(专利权)人：汤姆飞思香港有限公司，
类型：发明
国别省市：