【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗领域，具体涉及一种ai辅助检测的3d内窥镜系统及成像方法。
技术介绍
1、内窥镜检查是发现人体体腔内病变的关键诊疗手段之一，被广泛应用于临床诊断。当前大多数内窥镜的主要功能是对人体组织器官成像，将成像效果输出到显示器供医生查看发现问题。为了便于医生发现体腔内的病变组织，各内窥镜厂商使用特定的光对组织器官进行照射，根据组织器官对光的吸收和反射特性进行成像，再结合图像处理技术提高图像的对比度和纹理的细腻程度，最终得到结构清晰层次明显的图像供医生进行诊断。
2、当前人工智能技术在图像分类、目标检测和目标分割方面都取得很大的进展，这些模型速度快精度高，再结合现有的硬件加速使得很多模型在满足精度需求的同时能达到实时要求，并且对模型的加速研究从未间断，使得很多成熟的加速技术被提出来，如量化、知识蒸馏等。
3、现有的大多数内窥镜系统往往是对体腔组织器官进行成像，医生根据个人的先验知识判断组织器官图像是否含有病变区域以及病变区域的大小和形状。在这个过程中受成像效果和医生本人的知识储备的影响，会出现对病变的漏检以及检测不准确的现象。
技术实现思路
1、本专利技术主要解决的技术问题是：提供一种病变区域检测更为准确的ai辅助检测的3d内窥镜系统及成像方法。
2、根据第一方面，一种实施例中提供一种ai辅助检测的3d内窥镜系统，包括：
3、光源，用于输出白色光线并射向观察区域；
4、摄像装置，所述摄像装置包括第一摄像单元和第二摄像
5、处理器，获取所述白光图像信号和窄带光图像信号，以进行病变检测，输出3d图像。
6、一种实施例中，所述第一摄像单元包括第一光学系统、第一滤色镜和第一感光元件；所述第二摄像单元包括第二光学系统、第二滤色镜和第二感光元件；
7、所述第一光学系统用于对所述摄像装置中的第一摄像机进行调焦；所述白色光线照射到人体体腔内的反射光经过第一滤色镜照射在第一感光元件上，所述第一感光元件将光信号转换为所述白光图像信号；
8、所述第二光学系统用于对所述摄像装置中的第二摄像机进行调焦；所述白色管线照射到人体体腔内的反射光中的设定波长的光照射到第二感光元件上，所述设定波长的光包括设定波长的蓝光、设定波长的绿光和设定波长的红光；所述第二感光元件将光信号转换为所述窄带光图像信号。
9、一种实施例中，所述处理器获取所述白光图像信号和窄带光图像信号，进行病变检测，输出3d图像，包括：
10、处理器获取所述白光图像信号和窄带光图像信号，并将所述白光图像信号和窄带光图像信号对应转换为白光图像和窄带光图像；
11、处理器对所述白光图像和窄带光图像进行处理，并利用ai检测对处理后的白光图像和窄带光图像进行病变检测，合成3d图像。
12、一种实施例中，所述处理器对所述白光图像和窄带光图像进行处理，并利用ai检测对处理后的白光图像和窄带光图像进行病变检测，合成3d图像，包括：
13、获取白光图像和窄带光图像，以将所述白光图像和窄带光图像对应转换为白光彩色图像和窄带光彩色图像；
14、计算所述白光彩色图像和窄带光彩色图像的立体视差，以确定立体视差图；
15、响应于用户选择的观察模式，当用户选择的是白光观察模式时，进行3d白光图像的合成；当用户选择的是窄带光观察模式时，利用所述立体视差图将所述白光彩色图像映射到所述窄带光彩色图像对应的相机坐标下得到重建的白光彩色图像，进行ai辅助判断的选择；
16、当进行ai辅助判断时，对所述重建的白光彩色图像和窄带光彩色图像进行融合，以生成融合图像，利用预存储的ai模型对所述融合图像进行辅助病变检测，以输出病变标记图像；
17、根据白光彩色图像、窄带光彩色图像和病变标记图像对应合成3d窄带光图像、3d白光病变标记图像和3d窄带光病变标记图像。
18、一种实施例中，所述内窥镜系统还包括：
19、镜管，所述镜管包括镜管外壳和信号线缆，所述信号线缆设置在所述镜管外壳内部；所述镜管外壳的第一端安装所述摄像装置；所述信号线缆电连接所述摄像装置，以传输所述白光图像信号和窄带光图像信号；
20、手柄，所述镜管外壳的第二端连接所述手柄，以利用手柄操作所述镜管，将所述摄像装置插入人体体腔；
21、监视器，所述监视器连接于所述处理器，以对所述3d图像进行显示。
22、根据第二方面，一种实施例提供一种ai辅助检测的3d内窥镜的成像方法，所述成像方法应用于所述ai辅助检测的3d内窥镜系统，包括：
23、获取白光图像和窄带光图像，以将所述白光图像和窄带光图像对应转换为白光彩色图像和窄带光彩色图像；
24、计算所述白光彩色图像和窄带光彩色图像的立体视差，以确定立体视差图；
25、响应于用户选择的观察模式，当用户选择的是白光观察模式时，进行3d白光图像的合成；当用户选择的是窄带光观察模式时，利用所述立体视差图将所述白光彩色图像映射到所述窄带光彩色图像对应的相机坐标下得到重建的白光彩色图像，进行ai辅助判断的选择；
26、当进行ai辅助判断时，对所述重建的白光彩色图像和窄带光彩色图像进行融合，以生成融合图像，利用预存储的ai模型对所述融合图像进行辅助病变检测，以输出病变标记图像；
27、根据白光彩色图像、窄带光彩色图像和病变标记图像对应合成3d窄带光图像、3d白光病变标记图像和3d窄带光病变标记图像。
28、一种实施例中，所述计算所述白光彩色图像和窄带光彩色图像的立体视差，以确定立体视差图，包括：
29、获取所述白光彩色图像对应的灰度图像为白光灰度图像；
30、获取所述窄带光彩色图像对应的灰度图像为窄带光灰度图像；
31、分别对所述白光灰度图像和窄带光灰度图像进行归一化；
32、计算归一化后的白光灰度图像和窄带光灰度图像，以确定所述立体视差图。
33、一种实施例中，所述当用户选择的是白光观察模式时，进行3d白光图像的合成，包括：
34、当用户选择的是白光观察模式时，利用所述立体视差图将所述白光彩色图像映射到所述窄带光彩色图像对应的相机坐标下得到重建的白光彩色图像；
35、根据所述白光彩色图像和重建的白光彩色图像的景深进行白光彩色图像和重建的白光彩色图像的合成，以合成3d白光图像。
36、一种实施例中，所述利用预存储的ai模型对所述融合图像进行辅助病变检测，以输出病变标记图像，包括：
37、利用所述立体视差图将所述白光灰度图像映射到所述窄带光彩色图像对应的坐标，以完成白光灰度图像的坐标对齐；
38、将坐标对齐后的白光灰度图像叠加到窄带光彩色图像的设定通道，以得到融合图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种AI辅助检测的3D内窥镜系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的AI辅助检测的3D内窥镜系统，其特征在于，所述第一摄像单元包括第一光学系统、第一滤色镜和第一感光元件；所述第二摄像单元包括第二光学系统、第二滤色镜和第二感光元件；
3.如权利要求1所述的AI辅助检测的3D内窥镜系统，其特征在于，所述处理器获取所述白光图像信号和窄带光图像信号，进行病变检测，输出3D图像，包括：
4.如权利要求3所述的AI辅助检测的3D内窥镜系统，其特征在于，所述处理器对所述白光图像和窄带光图像进行处理，并利用AI检测对处理后的白光图像和窄带光图像进行病变检测，合成3D图像，包括：
5.如权利要求1所述的AI辅助检测的3D内窥镜系统，其特征在于，所述内窥镜系统还包括：
6.一种AI辅助检测的3D内窥镜的成像方法，其特征在于，所述成像方法应用于所述AI辅助检测的3D内窥镜系统，包括：
7.如权利要求6所述的AI辅助检测的3D内窥镜的成像方法，其特征在于，所述计算所述白光彩色图像和窄带光彩色图像的立体视差，以确定立体视差
8.如权利要求6所述的AI辅助检测的3D内窥镜的成像方法，其特征在于，所述当用户选择的是白光观察模式时，进行3D白光图像的合成，包括：
9.如权利要求7中所述的AI辅助检测的3D内窥镜的成像方法，其特征在于，所述利用预存储的AI模型对所述融合图像进行辅助病变检测，以输出病变标记图像，包括：
10.如权利要求6所述的AI辅助检测的3D内窥镜的成像方法，其特征在于，所述根据白光彩色图像、窄带光彩色图像和病变标记图像对应合成3D窄带光图像、3D白光病变标记图像和3D窄带光病变标记图像，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种ai辅助检测的3d内窥镜系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的ai辅助检测的3d内窥镜系统，其特征在于，所述第一摄像单元包括第一光学系统、第一滤色镜和第一感光元件；所述第二摄像单元包括第二光学系统、第二滤色镜和第二感光元件；
3.如权利要求1所述的ai辅助检测的3d内窥镜系统，其特征在于，所述处理器获取所述白光图像信号和窄带光图像信号，进行病变检测，输出3d图像，包括：
4.如权利要求3所述的ai辅助检测的3d内窥镜系统，其特征在于，所述处理器对所述白光图像和窄带光图像进行处理，并利用ai检测对处理后的白光图像和窄带光图像进行病变检测，合成3d图像，包括：
5.如权利要求1所述的ai辅助检测的3d内窥镜系统，其特征在于，所述内窥镜系统还包括：
6.一种ai辅助检测的3d内窥镜的成...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，陆汇海，
申请(专利权)人：深圳市博盛医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。