具有器官识别功能的可视喉镜系统以及器官识别方法技术方案

本发明专利技术涉及医疗器械领域，本发明专利技术提供一种具有器官识别功能的可视喉镜系统，该系统包括：可视喉镜，其包括用于采集咽喉部位图像的摄像头以及用于显示图像的显示屏；处理器，其用于接收摄像头采集的图像，其基于已训练好的标准神经网络模型对待识别的图像进行识别，并输出识别结果至显示屏供操作者参考，识别结果包括目标器官分类以及识别率，所述目标器官分类包括整体会厌、会厌根接部分、半开合状态的声门、打开状态的声门和闭合状态的声门。根据本发明专利技术提供的可视喉镜系统，操作者可以直接在显示屏上获知摄像头到达的位置以及此时目标器官的状态，以便于给医务工作者提供操作指导，例如显示屏提示的声门状态是否利于插管进入声门。入声门。入声门。

【技术实现步骤摘要】
具有器官识别功能的可视喉镜系统以及器官识别方法


[0001]本专利技术涉及医疗器械领域，具体涉及一种具有器官识别功能的可视喉镜系统以及器官识别方法。

技术介绍

[0002][0003]可视喉镜在使用过程中比较传统喉镜有显著提升，但还是存在一些缺陷，操作者大多并无实际操作经验，判断标准比较主观，无效有效利用可视喉镜。

技术实现思路

[0004]基于此，本专利技术提供一种具有器官识别功能的可视喉镜系统，该系统包括：
[0005]可视喉镜，其包括用于采集咽喉部位图像的摄像头以及用于显示图像的显示屏；
[0006]处理器，其用于接收摄像头采集的图像，其基于已训练好的标准神经网络模型对待识别的图像进行识别，并输出识别结果至显示屏供操作者参考，识别结果包括目标器官分类以及识别率，所述目标器官分类包括整体会厌、会厌根接部分、半开合状态的声门、打开状态的声门和闭合状态的声门；
[0007]所述的标准神经网络模型通过如下方法获得：
[0008]1)手持端的摄像头采集大量的受试者的咽喉部位图像，在所述图像上用矩形框标记目标器官，2)对图像样本进行预处理；3)利用处理后的图像和标签在深度学习环境下训练得到标准神经网络模型。
[0009]在一些实施例中，所述摄像头将其拍摄的每一帧图像都传输至处理器，通过与训练得到标准神经网络模型进行匹配，得到相应的识别率并判断出目标器官分类。
[0010]在一些实施例中，预先设定目标图像的特征信息，若摄像头拍摄图像达到了预设信息要求，且图像的清晰度也满足设定，则摄像头自动拍摄并保存图像识别。
[0011]在一些实施例中，所述特征信息包括器官位置以及置信度、色差、角度特征参数。
[0012]在一些实施例中，所述处理器得到识别结果后在实时拍摄的图像上标注目标器官并将其显示在显示屏上。
[0013]在一些实施例中，所述处理器还包括操作引导模块，其用于显示预存储的人体示意图，人体示意图包括侧面和纵向两张图片，侧面和纵向两张图片分别标记有可视喉镜摄像头当前位置和整体喉镜手持位置状态，当处理器判定出目标器官后，显示屏展示与之对应的人体示意图。
[0014]在一些实施例中，所述步骤3)中，利用样本集进行训练，采用基于Darknet 网络框架及yolo目标检测算法构建深度学习目标检测网络。
[0015]在一些实施例中，所述处理器嵌入可视喉镜或为PC端。
[0016]在一些实施例中，所述预处理包括去噪、滤波和伪影去除。
[0017]基于以上可视系统，本专利技术另提供一种器官识别方法，该方法包括如下步骤：
[0018]1)采集大量的受试者的咽喉部位图像，并由专家医生对其进行标签分类，标签包括器官识别结果；
[0019]2)对图像中的样本进行预处理；
[0020]3)利用处理后的图像和标签在深度学习环境下训练得到标准神经网络模型；
[0021]4)可视喉镜采集咽喉部位的实时图像；
[0022]5)基于已训练好的标准神经网络模型对采集的实时图像进行识别，将识别结果标定在实时图像的器官上；
[0023]6)分析此时的可视喉镜的喉镜摄像头位置和整体喉镜手持位置，若在目标位置，则自动保存图像。
[0024]根据本专利技术提供的可视喉镜系统，操作者可以直接在显示屏上获知摄像头到达的位置以及此时目标器官的状态，以便于给医务工作者提供操作指导，例如显示屏提示的声门状态是否利于插管进入声门。
附图说明
[0025]图1为本专利技术提供的可视喉镜系统；
[0026]图2为本专利技术实施方式提供的器官识别方法的流程示意图。
具体实施方式
[0027]可视喉镜在临床实验中，摄像头能够拍到特点明显的目标器官组织及其目标器官相具有的不同状态。具体地，会厌在整个咽喉环境中，处于一个类似交通枢纽的地方，具有一定的复杂程度。摄像头头端进入咽喉后，会拍摄到比较明显会厌结构；如图1所示，对于会厌而言主要识别两个部分，一个是整体的会厌，这个时候摄像头头端离会厌有不少距离。另一个是识别会厌根接部分，这时候可以隐约出现声门的图像。
[0028]此外，医务工作者知晓人体的部分器官的状态是在不断变化的，人体正常活动中声门状态是规则运动的，医师需要在合适的状态进行插管；强行进入或者进入时机不正确往往会对患者造成伤害。声门具有三种开闭状态
‑
半开合，打开和闭合状态。
[0029]然而大多医务工作者并不能根据实时采集的图像即可获知目标器官的种类，且更无从谈起识别声门的不同状态，基于此，医务工作者无法根据可视喉镜的采集结果来判断是否适合插入气管。
[0030]针对该技术问题，本专利技术实施方式提供一种具有器官识别功能的可视喉镜系统，该系统包括可视喉镜，其包括用于采集咽喉部位图像的摄像头以及用于显示图像的显示屏，该技术采用现有的可视喉镜产品；在此基础上，该实施方式提供的可视喉镜系统还包括处理器，其用于接收摄像头采集的图像并对其进行处理，处理方法包括：基于已训练好的标准神经网络模型对待识别的图像进行识别，并输出识别结果至显示屏供操作者参考，识别结果包括目标器官分类以及识别率，所述目标器官分类包括整体会厌、会厌根接部分、半开合状态的声门、打开状态的声门和闭合状态的声门；
[0031]所述的标准神经网络模型通过如下方法获得：
[0032]1)手持端的摄像头采集大量的受试者的咽喉部位图像，在所述图像上用矩形框标记目标器官，得到目标器官在图像中的四角坐标信息；
[0033]2)对图像进行预处理；
[0034]3)利用处理后的图像和标签在深度学习环境下训练得到标准神经网络模型。
[0035]在本实施例中，所述摄像头将其拍摄的每一帧图像都传输至处理器，通过与训练得到标准神经网络模型进行匹配，得到相应的识别率并判断出目标器官分类。
[0036]由于手持设备的不稳定拍摄状态，在临床过程中可能无法很好的获取图像。在一些优选的实施方式中，预先设定目标图像的特征信息，若摄像头拍摄图像达到了预设信息要求，且图像的清晰度也满足设定，则摄像头自动拍摄并保存图像识别，便于医生进行诊断分析。
[0037]在一些实施例中，所述特征信息包括器官位置以及置信度、色差、角度特征参数。
[0038]在一些实施例中，所述处理器得到识别结果后在实时拍摄的图像上标注目标器官并将其显示在显示屏上。
[0039]在一些实施例中，所述处理器还包括操作引导模块，其用于显示预存储的人体示意图，人体示意图包括侧面和纵向两张图片，侧面和纵向两张图片分别标记有可视喉镜摄像头当前位置和整体喉镜手持位置状态，当处理器判定出目标器官后，显示屏展示与之对应的人体示意图；此外，还可以给出提示信息，例如给出操作是否规范的提示以及对下一步操作进行指导。操作引导主要是根据识别器官结果，显示人体示意图，在示意图中标注出当前喉镜镜头位置，和整体喉镜手持位置状态。在教学模式中，给出当前操作是否规范和下一步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.具有器官识别功能的可视喉镜系统，其特征在于，该系统包括：可视喉镜，其包括用于采集咽喉部位图像的摄像头以及用于显示图像的显示屏；处理器，其用于接收摄像头采集的图像，其基于已训练好的标准神经网络模型对待识别的图像进行识别，并输出识别结果至显示屏供操作者参考，识别结果包括目标器官分类以及识别率，所述目标器官分类包括整体会厌、会厌根接部分、半开合状态的声门、打开状态的声门和闭合状态的声门；所述的标准神经网络模型通过如下方法获得：1)手持端的摄像头采集大量的受试者的咽喉部位图像，在所述图像上用矩形框标记目标器官；2)对图像样本进行预处理；3)利用处理后的图像和标签在深度学习环境下训练得到标准神经网络模型。2.根据权利要求1所述的可视喉镜系统，其特征在于，所述摄像头将其拍摄的每一帧图像都传输至处理器，通过与训练得到标准神经网络模型进行匹配，得到相应的识别率并判断出目标器官分类。3.根据权利要求1所述的可视喉镜系统，其特征在于，预先设定目标图像的特征信息，若摄像头拍摄图像达到了预设信息要求，且图像的清晰度也满足要求，则摄像头自动拍摄并保存图像。4.根据权利要求3所述的可视喉镜系统，其特征在于，所述特征信息包括器官位置以及置信度、色差、角度特征参数。5.根据权利要求1所述的可视喉镜系统，其特征在于，所述处理器得到识别结果后在实时拍...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵崇圆，杨本全，狄观友，泮邵，王思博，李宏博，李卫平，王卫东，王桃红，
申请(专利权)人：浙江优亿医疗器械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：