一种病灶检测的装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种病灶检测的装置、设备及介质，涉及医疗技术领域。包括：采集模块，用于通过图像采集设备采集用户待检测部位的图像；第一获取模块，用于通过目标检测算法从图像中获取包含第一病灶和第二病灶的锚框；第二获取模块，用于获取图像中血管的位置；检测模块，用于根据锚框，或锚框与血管的关系确定病灶检测的结果为第一病灶或第二病灶。该装置中，先获取到包含第一病灶和第二病灶的锚框，然后进一步地根据锚框，或锚框与血管的关系确定第一病灶和第二病灶，由此可见，该装置实现了对病灶的区分，提高了病灶检测的准确性。提高了病灶检测的准确性。提高了病灶检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种病灶检测的装置、设备及介质


[0001]本申请涉及医疗
，特别是涉及一种病灶检测的装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)是糖尿病最严重的微血管并发症之一，早期阶段，DR无明显症状，不易引起患者的重视。但是随着病情的发展，患者眼底将会出现微血管瘤、出血点等病灶，患者的视力也会逐渐开始下降，如果错过最佳治疗时期，将产生不可逆的视力损伤，严重的可能导致失明。对于DR如果能早期进行干预及诊疗的话，可以减少并发症的发生，所以对DR患者的眼底病灶早期检测显得很重要。
[0003]在实际检测过程中，由于出血点与微血管瘤和视网膜部分组织相似，且两者之间的差异较小，两者之间很容易造成误检测，导致病灶的检测的准确性降低。
[0004]如何区分病灶，提高病灶检测的准确性是本领域人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种病灶检测的装置、设备及介质，用于区分病灶，从而提高病灶检测的准确性。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种病灶检测的装置，包括：
[0007]采集模块，用于通过图像采集设备采集用户待检测部位的图像；
[0008]第一获取模块，用于通过目标检测算法从所述图像中获取包含第一病灶和第二病灶的锚框；
[0009]第二获取模块，用于获取所述图像中血管的位置；
[0010]检测模块，用于根据所述锚框，或所述锚框与所述血管的关系确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶或所述第二病灶。
[0011]优选地，所述第一获取模块包括：
[0012]第二获取模块，用于通过FasterRCNN检测网络获取所有目标框集合以及所述目标框集合中的各目标框对应的得分；
[0013]选取模块，用于从所述目标框中选取得分最大的候选框；
[0014]移除及放入模块，用于将得分最大的所述候选框从所述目标框集合中移除并放入最终的检测框结果集合，以便于从所述最终的检测框结果集合中获取包含所述第一病灶和所述第二病灶的锚框。
[0015]优选地，所述第二获取模块包括：
[0016]第三获取模块，用于通过所述FasterRCNN检测网络获取所有所述目标框集合以及各所述目标框集合对应的初始得分；
[0017]第四获取模块，用于获取各所述目标框与得分最大的所述候选框的重叠率；
[0018]第五获取模块，用于在所述目标框与得分最大的所述候选框的重叠率大于第一阈值的情况下，根据所述目标框对应的所述初始得分、所述目标框与得分最大的所述候选框
的交并比获取所述目标框对应的得分；
[0019]作为模块，用于在所述目标框与得分最大的所述候选框的重叠率小于或等于所述第一阈值的情况下，将所述目标框对应的所述初始得分作为所述目标框的得分。
[0020]优选地，所述检测模块包括：
[0021]第六获取模块，用于获取所述锚框的面积；
[0022]判断模块，用于判断所述面积是否大于第二阈值；
[0023]若是，则触发第一确定模块，若否，则触发第二确定模块；
[0024]所述第一确定模块，用于确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶；
[0025]所述第二确定模块，用于确定所述病灶检测的结果为所述第二病灶。
[0026]优选地，所述检测模块包括：
[0027]第一分割模块，用于通过Res_Unet网络对所述图像进行分割以便获取血管分割图像；
[0028]第一转换模块，用于将所述血管分割图像转换为二值图像；
[0029]第七获取模块，用于获取所述锚框区域内二值图像像素值为255的数量；
[0030]第三确定模块，用于在所述数量为0的情况下，确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶；
[0031]第四确定模块，用于在所述数量不为0的情况下，确定所述病灶检测的结果为所述第二病灶。
[0032]优选地，所述检测模块包括：
[0033]第二分割模块，用于通过Res_Unet网络对所述图像进行分割以便获取血管分割图像；
[0034]第二转换模块，用于将所述血管分割图像转换为二值图像；
[0035]第八获取模块，用于获取当前锚框区域内二值图像像素值为255的第一数量；
[0036]调整及获取模块，用于按照预设规则调整当前锚框区域大小并获取调整后的锚框区域；
[0037]第九获取模块，用于获取调整后的所述锚框区域内二值图像像素值为255的第二数量；
[0038]第五确定模块，用于在所述第二数量大于所述第一数量的情况下，确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶；
[0039]第六确定模块，用于在所述第二数量小于或等于所述第一数量的情况下，确定所述病灶检测的结果为所述第二病灶。
[0040]优选地，所述装置还包括：
[0041]区分模块，用于通过卷积神经网络模型将所述图像区分为不同病变周期的图像。
[0042]优选地，所述卷积神经网络模型为ResNet50网络，且所述ResNet50网络包含3X3步长为2的卷积核，以及2个3X3步长为1的卷积核；所述ResNet50网络的最后一层引入有注意力机制CBAM模型。
[0043]为了解决上述技术问题，本申请还提供一种病灶检测的设备，包括：
[0044]存储器，用于存储计算机程序；
[0045]处理器，用于执行所述计算机程序时实现通过图像采集设备采集用户待检测部位
的图像；通过目标检测算法从所述图像中获取包含第一病灶和第二病灶的锚框；获取所述图像中血管的位置；根据所述锚框，或所述锚框与所述血管的关系确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶或所述第二病灶的步骤。
[0046]为了解决上述技术问题，本申请还提供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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现通过图像采集设备采集用户待检测部位的图像；通过目标检测算法从所述图像中获取包含第一病灶和第二病灶的锚框；获取所述图像中血管的位置；根据所述锚框，或所述锚框与所述血管的关系确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶或所述第二病灶的步骤。
[0047]本申请所提供的病灶检测的装置，包括：采集模块，用于通过图像采集设备采集用户待检测部位的图像；第一获取模块，用于通过目标检测算法从图像中获取包含第一病灶和第二病灶的锚框；第二获取模块，用于获取图像中血管的位置；检测模块，用于根据锚框，或锚框与血管的关系确定病灶检测的结果为第一病灶或第二病灶。该装置中，先获取到包含第一病灶和第二病灶的锚框，然后进一步地根据锚框，或锚框与血管的关系确定第一病灶和第二病灶，由此可见，该装置实现了对病灶的区分，提高了病灶检测的准确性。
[0048]此外，本申请还提供一种病灶检测的设备、计算机可读存储介质，与上述提到的病灶检测的装置具有相同或相对应的技术特征，效果同上。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种病灶检测的装置，其特征在于，包括：采集模块，用于通过图像采集设备采集用户待检测部位的图像；第一获取模块，用于通过目标检测算法从所述图像中获取包含第一病灶和第二病灶的锚框；第二获取模块，用于获取所述图像中血管的位置；检测模块，用于根据所述锚框，或所述锚框与所述血管的关系确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶或所述第二病灶。2.根据权利要求1所述的病灶检测的装置，其特征在于，所述第一获取模块包括：第二获取模块，用于通过FasterRCNN检测网络获取所有目标框集合以及所述目标框集合中的各目标框对应的得分；选取模块，用于从所述目标框中选取得分最大的候选框；移除及放入模块，用于将得分最大的所述候选框从所述目标框集合中移除并放入最终的检测框结果集合，以便于从所述最终的检测框结果集合中获取包含所述第一病灶和所述第二病灶的锚框。3.根据权利要求2所述的病灶检测的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：第三获取模块，用于通过所述FasterRCNN检测网络获取所有所述目标框集合以及各所述目标框集合对应的初始得分；第四获取模块，用于获取各所述目标框与得分最大的所述候选框的重叠率；第五获取模块，用于在所述目标框与得分最大的所述候选框的重叠率大于第一阈值的情况下，根据所述目标框对应的所述初始得分、所述目标框与得分最大的所述候选框的交并比获取所述目标框对应的得分；作为模块，用于在所述目标框与得分最大的所述候选框的重叠率小于或等于所述第一阈值的情况下，将所述目标框对应的所述初始得分作为所述目标框的得分。4.根据权利要求3所述的病灶检测的装置，其特征在于，所述检测模块包括：第六获取模块，用于获取所述锚框的面积；判断模块，用于判断所述面积是否大于第二阈值；若是，则触发第一确定模块，若否，则触发第二确定模块；所述第一确定模块，用于确定所述病灶检测的结果为所述第一病灶；所述第二确定模块，用于确定所述病灶检测的结果为所述第二病灶。5.根据权利要求3所述的病灶检测的装置，其特征在于，所述检测模块包括：第一分割模块，用于通过Res_Unet网络对所述图像进行分割以便获取血管分割图像；第一转换模块，用于将所述血管分割图像转换为二值图像；第七获取模块，用于获取所述锚框区域内二值图像像素值为255的数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杰，胡建斌，黄海于，杨刚，秦小林，任辉，梁越，陈萌，贾立，
申请(专利权)人：成都东区爱尔眼科医院有限公司，
类型：发明
国别省市：