【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理。
技术介绍
1、内镜图像处理在现代医学中扮演着至关重要的角色。它利用先进的图像处理技术，对内镜检查获取的图像进行精确分析，为医生提供了宝贵的视觉信息。器械分割使医生能够有效识别内镜图像中的多种手术器械，可以更清晰地观察内镜图像，不仅有助于提高手术操作的安全性和准确性，还能帮助医生更好地理解手术场景，最大限度地减少干扰因素，从而提升治疗的成功率。
2、然而，模糊图像实际上没有分割的必要，对模糊图像的分割会造成资源浪费，因为模糊图像一般是由于没有对焦成功导致的，稍等片刻就可以完成对焦，图像不再模糊。并且器械类别不一样的时候，模型的参数应该适当进行调整，现有的分割方法没有考虑这一点。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本专利技术的目的在于提出一种面向内镜视频的手术器械分割方法，用于节省内镜视频中的手术器械分割的整体时间。
3、为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种面向内镜...
【技术保护点】
1.一种面向内镜视频的手术器械分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述视频帧输入到预先训练好的器械分类模型中，输出器械类别和置信度之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述器械分类模型数据集包括：背景图像、电凝器、镜鞘、夹钳；所述器械分割模型数据集包括：电凝器、镜鞘、夹钳三种手术器械，其中每种手术器械中每组数据对应两张图，一张是视频帧，另一张是人工标注的标签图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频帧进行模糊度估计，包括：
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种面向内镜视频的手术器械分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述视频帧输入到预先训练好的器械分类模型中，输出器械类别和置信度之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述器械分类模型数据集包括：背景图像、电凝器、镜鞘、夹钳；所述器械分割模型数据集包括：电凝器、镜鞘、夹钳三种手术器械，其中每种手术器械中每组数据对应两张图，一张是视频帧，另一张是人工标注的标签图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述视频帧进行模糊度估计，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述视频帧进行模糊度估计之...
【专利技术属性】
技术研发人员：段星光，陈文欣，李长胜，谢东升，李雪，钱超，刁金鹏，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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