【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法及系统。
技术介绍
1、图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释和识别。图像分析的主要过程为：输入、分割、识别、解释。常规的幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法往往需要事先定义好特征和规则，对于复杂、多变的场景难以适应。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、本申请提供了一种幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取胃黏膜图像数据；
4、步骤s2：对胃黏膜图像数据进行图像分割，得到胃黏膜图像分割数据，并根据胃黏膜图像分割数据进行区域特性处理，得到区域特性数据；
5、步骤s3：根据区域特性数据对胃黏膜图像数据进行图像增强，得到胃黏膜图像增强数据；
6、步骤s4：获取感兴趣区域数据，并根据感兴趣区域数据对胃黏膜图像增强数据进行模拟，得到感兴趣区域模拟数据，以进行胃黏膜图像分析作业。
7、本专利技术中通过图像分割和区域特性处理，该方法能够更准确地识别胃黏膜中的不同区域和特性，从而提高了对幽门杆菌的检测准确性，有助于早期幽门杆菌感染的及时发现和治疗。根据区域特性数据进行图像增
8、优选地，步骤s1具体为：
9、步骤s11：通过高分辨率传感器进行胃黏膜图像采集，得到初级胃黏膜图像数据；
10、步骤s12：对初级胃黏膜图像数据进行标准化处理，得到标准胃黏膜图像数据；
11、步骤s13：对标准胃黏膜图像数据进行元数据标注，得到胃黏膜图像数据。
12、本专利技术中通过高分辨率传感器采集图像，可以获得细节丰富、质量高的胃黏膜图像数据，为后续分析提供了可靠的基础。标准化处理确保了图像的一致性，有助于消除由于不同采集设备或环境条件引起的变化，使得数据更容易与其他数据进行比较和分析。元数据标注丰富了图像的附加信息，有助于更好地管理、检索和识别图像。
13、优选地，步骤s13具体为：
14、步骤s131：对标准胃黏膜图像数据进行组织识别，得到组织识别数据；
15、步骤s132：根据组织识别数据对标准胃黏膜图像数据进行组织分布描述生成，得到组织分布描述数据；
16、步骤s133：在胃黏膜图像采集的过程中，获取图像采集参数数据；
17、步骤s134：根据图像采集参数数据以及组织分布描述数据对标准胃黏膜图像数据进行元数据标注，得到胃黏膜图像数据。
18、本专利技术中通过自动化的组织识别，提高了图像分析的效率和准确性，可以更精确地定位和描述图像中的组织结构。生成组织分布描述数据有助于用户更好地理解图像中不同组织的位置和特性，从而提供更多信息。元数据标注使图像数据更具信息量，有助于医学专家更好地理解和使用图像，提高了数据的管理和利用效率。将图像采集参数与组织分布描述相关联，帮助用户更好地理解图像的背景信息，有助于图像分析。
19、优选地，步骤s2具体为：
20、步骤s21：对胃黏膜图像数据进行多尺度图像分割，得到胃黏膜图像分割数据；
21、步骤s22：根据胃黏膜图像分割数据进行区域特性处理，得到区域特性数据。
22、本专利技术中多尺度图像分割有助于将图像中的不同组织和结构分离，为进一步的分析提供了清晰的基础。区域特性处理通过提取每个区域的特性信息，为用户提供了更多关于不同组织或结构的详细信息，有助于更精确的分析和诊断。本专利技术能够深入理解胃黏膜图像，从而为用户提供更多信息，促进更准确的图像分析。
23、优选地，步骤s21具体为：
24、步骤s211：对胃黏膜图像数据进行多尺度滤波生成，得到多尺度胃黏膜图像数据；
25、步骤s212：对多尺度胃黏膜图像数据进行纹理特征提取以及梯度特征提取，得到胃黏膜图像纹理特征数据以及胃黏膜图像梯度特征数据；
26、步骤s213：根据胃黏膜图像纹理特征数据以及胃黏膜图像梯度特征数据进行尺度选择，得到尺度选择数据；
27、步骤s214：根据尺度选择数据对多尺度胃黏膜图像数据进行边缘分割，得到胃黏膜图像分割数据。
28、本专利技术引入了尺度选择数据，根据图像的局部纹理和梯度特征自适应选择合适的尺度级别，传统方法难以同时适应多种不同尺度和复杂性的结构，导致出现欠分割或过度分割的问题，本专利技术避免了传统方法中的尺度选择问题，有助于更好地适应多样性结构。通过提取图像的纹理特征和梯度特征，本专利技术能够更全面地考虑图像信息，提高了分割的精确性和准确性。尺度选择过程是自动化的，不需要依赖人工参数选择，降低了主观因素的干扰，提高了算法的智能性。通过对胃黏膜图像数据进行多尺度滤波生成多尺度胃黏膜图像数据，有助于捕捉图像中不同尺度的特征和结构，从微观到宏观的多种信息都可以被有效地包括在分析中，提高了图像分割的全面性。提取胃黏膜图像数据的纹理特征和梯度特征，使得分割过程更具信息量。纹理特征能够捕捉到图像的细节和纹理信息，而梯度特征可以帮助确定边缘和轮廓，这两者结合起来提高了分割的准确性。用胃黏膜图像的纹理特征和梯度特征进行尺度选择，使得分割过程更具自适应性，有助于克服传统方法中依赖于固定尺度的限制，提高了分割的精确性。基于尺度选择数据对多尺度胃黏膜图像数据进行边缘分割，有助于准确定位胃黏膜图像中的结构和区域边界，提供更精确的分割结果。
29、优选地，步骤s22具体为：
30、对胃黏膜图像分割数据进行颜色特性提取、纹理特性提取、形状特性提取以及空间关系特性提取，得到胃黏膜图像颜色特性数据、胃黏膜图像纹理特性数据、胃黏膜图像形状特性数据以及胃黏膜图像空间关系特性数据；
31、对胃黏膜图像颜色特性数据、胃黏膜图像纹理特性数据、胃黏膜图像形状特性数据以及胃黏膜图像空间关系特性数据进行特性选择，得到颜色特性选择数据、纹理特性选择数据、形状特性选择数据以及空间关系特性选择数据；
32、对颜色特性选择数据、纹理特性选择数据、形状特性选择数据以及空间关系特性选择数据进行特性融合，得到区域特性数据。
33、本专利技术中通过对胃黏膜图像分割数据进行颜色、纹理、形状和空间关系等多维特性提取，能够全面捕捉图像的各种信息，包括颜色分布、纹理特征、形状轮廓以及物体之间的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法，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，步骤S1具体为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S13具体为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S21具体为：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S22具体为：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中胃黏膜图像增强数据包括第一胃黏膜图像增强数据以及第二胃黏膜图像增强数据，步骤S3具体为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S42具体为：
10.一种幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法，该幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种幽门杆菌检测的胃黏膜图像分析方法，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，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s13具体为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2具体为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s21具体为：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s22具体为：
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