本申请提供一种肠道退镜速度监测方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：识别预先获取的目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像；剔除第一肠镜图像集中的模糊图像，得到第二肠镜图像集；计算第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的退镜速度；基于当前帧肠镜图像的退镜速度和预设的退镜速度阈值，对肠道退镜速度进行监测。申请实施例由于通过主动识别目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像，然后剔除第一肠镜图像集中的模糊图像，得到第二肠镜图像集，因此，可以避免在检查过程中遇到冲水、贴壁等干扰情况时对监测的退镜速度造成的影响，提高了提高退镜速度监测的准确性。准确性。准确性。
【技术实现步骤摘要】
肠道退镜速度监测方法、装置及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及医疗辅助
，具体涉及一种肠道退镜速度监测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]近年来人们饮食习惯的改变，如高热量、高脂肪饮食，低纤维素摄入，久坐、缺乏锻炼等因素导致结直肠癌年轻化，发病率逐渐升。结肠镜检查可以非常清晰地观察到结直肠黏膜状态，而且可以进行活体的病理学和细胞学检查，通过切除结直肠腺瘤等癌前病变能够有效地预防结直肠癌的发生。然而不同内镜医师的肠镜检查质量参差不齐，如退镜速度过快导致对粘膜观察的不充分，这就造成腺瘤的漏诊。
[0003]然而，由于肠道检查过程中结合了诊断和治疗功能为一体，当检查过程中遇到冲水、贴壁等干扰情况时，容易出现速度值大幅震荡，降低了退镜速度监测的准确性。
[0004]因此，如何提高退镜速度监测的准确性，是当前医疗辅助
亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种肠道退镜速度监测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决如何提高退镜速度监测的准确性。
[0006]一方面，本申请提供一种肠道退镜速度监测方法，所述方法包括：识别预先获取的目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像；剔除所述第一肠镜图像集中的模糊图像，得到第二肠镜图像集；计算所述第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的退镜速度；基于所述当前帧肠镜图像的退镜速度和预设的退镜速度阈值，对所述肠道退镜速度进行监测。
[0007]在本申请一种可能的实现方式中，所述识别预先获取的目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像，包括：获取内镜检查设备拍摄的目标肠镜视频；解码所述目标肠镜视频，得到第一肠镜图像集；对所述第一肠镜图像集进行预处理；识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像。
[0008]在本申请一种可能的实现方式中，所述识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像，包括：将所述预处理后的第一肠镜图像集中的每张图像转换为灰度图像，得到第三肠镜图像集；计算所述第三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值；基于所述清晰度值，确定所述第三肠镜图像集中的模糊图像。
[0009]在本申请一种可能的实现方式中，所述计算所述第三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值，包括：在所述第三肠镜图像集中的每张图像中选择多个边缘区域；在所述多个边缘区域中的每个边缘区域中选取目标像素点阵；基于拉普拉斯算子对所述目标像素点阵进行计算，得到所述每个边缘区域的清晰度值；将所述每个边缘区域的清晰度值进行求和，得到的和值确定为所述三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值。
[0010]在本申请一种可能的实现方式中，所述识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像，包括：将所述预处理后的第一肠镜图像集输入预先训练的模糊图像识别模型中，得到模糊图像。
[0011]在本申请一种可能的实现方式中，在将所述预处理后的第一肠镜图像集输入预先训练的模糊图像识别模型中，得到模糊图像之前，所述方法还包括：获取肠镜图像样本集；对所述肠镜图像样本集中的图像进行分类标签，得到模糊图像样本集和清晰图像样本集；采用所述模糊图像样本集和所述清晰图像样本集训练初始模糊图像识别模型，得到所述预先训练的模糊图像识别模型。
[0012]在本申请一种可能的实现方式中，所述计算所述第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的退镜速度，包括：计算所述第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的第一哈希值和在当前帧肠镜图像前预设帧肠镜图像的第二哈希值；基于所述第一哈希值和所述第二哈希值，计算所述当前帧肠镜图像与所述预设帧肠镜图像中的每张图像的汉明距离；基于所述当前帧肠镜图像与所述预设帧肠镜图像中的每张图像的汉明距离，确定所述当前帧肠镜图像的加权平均汉明距离；基于所述当前帧肠镜图像的加权平均汉明距离，确定所述当前帧肠镜图像的退镜速度。
[0013]另一方面，本申请提供一种肠道退镜速度监测装置，所述装置包括：第一识别单元，用于识别预先获取的目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像；第一剔除单元，用于剔除所述第一肠镜图像集中的模糊图像，得到第二肠镜图像集；第一计算单元，用于计算所述第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的退镜速度；第一监测单元，用于基于所述当前帧肠镜图像的退镜速度和预设的退镜速度阈值，对所述肠道退镜速度进行监测。
[0014]在本申请一种可能的实现方式中，所述第一识别单元，具体包括：第一获取单元，用于获取内镜检查设备拍摄的目标肠镜视频；
第一解码单元，用于解码所述目标肠镜视频，得到第一肠镜图像集；第一预处理单元，用于对所述第一肠镜图像集进行预处理；第二识别单元，用于识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像。
[0015]在本申请一种可能的实现方式中，所述第二识别单元，具体包括：第一转化单元，用于将所述预处理后的第一肠镜图像集中的每张图像转换为灰度图像，得到第三肠镜图像集；第二计算单元，用于计算所述第三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值；第一确定单元，用于基于所述清晰度值，确定所述第三肠镜图像集中的模糊图像。
[0016]在本申请一种可能的实现方式中，所述第二计算单元，具体用于：在所述第三肠镜图像集中的每张图像中选择多个边缘区域；在所述多个边缘区域中的每个边缘区域中选取目标像素点阵；基于拉普拉斯算子对所述目标像素点阵进行计算，得到所述每个边缘区域的清晰度值；将所述每个边缘区域的清晰度值进行求和，得到的和值确定为所述三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值。
[0017]在本申请一种可能的实现方式中，所述第二识别单元，具体用于：将所述预处理后的第一肠镜图像集输入预先训练的模糊图像识别模型中，得到模糊图像。
[0018]在本申请一种可能的实现方式中，在将所述预处理后的第一肠镜图像集输入预先训练的模糊图像识别模型中，得到模糊图像之前，所述装置还用于：获取肠镜图像样本集；对所述肠镜图像样本集中的图像进行分类标签，得到模糊图像样本集和清晰图像样本集；采用所述模糊图像样本集和所述清晰图像样本集训练初始模糊图像识别模型，得到所述预先训练的模糊图像识别模型。
[0019]在本申请一种可能的实现方式中，所述第一计算单元，具体用于：计算所述第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的第一哈希值和在当前帧肠镜图像前预设帧肠镜图像的第二哈希值；基于所述第一哈希值和所述第二哈希值，计算所述当前帧肠镜图像与所述预设帧肠镜图像中的每张图像的汉明距离；基于所述当前帧肠镜图像与所述预设帧肠镜图像中的每张图像的汉明距离，确定所述当前帧肠镜图像的加权平均汉明距离；基于所述当前帧肠镜图像的加权平均汉明距离，确定所述当前帧肠镜图像的退镜速度。
[0020]另一方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述的肠道退镜速度监测方法。
[0021]另一方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种肠道退镜速度监测方法，其特征在于，所述方法包括：识别预先获取的目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像；剔除所述第一肠镜图像集中的模糊图像，得到第二肠镜图像集；计算所述第二肠镜图像集中当前帧肠镜图像的退镜速度；基于所述当前帧肠镜图像的退镜速度和预设的退镜速度阈值，对所述肠道退镜速度进行监测。2.根据权利要求1所述的肠道退镜速度监测方法，其特征在于，所述识别预先获取的目标肠镜视频对应的第一肠镜图像集中的模糊图像，包括：获取内镜检查设备拍摄的目标肠镜视频；解码所述目标肠镜视频，得到第一肠镜图像集；对所述第一肠镜图像集进行预处理；识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像。3.根据权利要求2所述的肠道退镜速度监测方法，其特征在于，所述识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像，包括：将所述预处理后的第一肠镜图像集中的每张图像转换为灰度图像，得到第三肠镜图像集；计算所述第三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值；基于所述清晰度值，确定所述第三肠镜图像集中的模糊图像。4.根据权利要求3所述的肠道退镜速度监测方法，其特征在于，所述计算所述第三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值，包括：在所述第三肠镜图像集中的每张图像中选择多个边缘区域；在所述多个边缘区域中的每个边缘区域中选取目标像素点阵；基于拉普拉斯算子对所述目标像素点阵进行计算，得到所述每个边缘区域的清晰度值；将所述每个边缘区域的清晰度值进行求和，得到的和值确定为所述三肠镜图像集中的每张图像的清晰度值。5.根据权利要求2所述的肠道退镜速度监测方法，其特征在于，所述识别预处理后的第一肠镜图像集中的模糊图像，包括：将所述预处理后的第一肠镜图像集输入预先训练的模糊图像识别模型中，得到模糊图像。6.根据权利要求5所述的肠道退镜速度监测方法，其特征在于，在将所述预处理后的第一肠镜图像集输入预先训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡珊，杨振宇，刘奇为，
申请(专利权)人：武汉楚精灵医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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