[发明专利]一种宫颈病变区域检测方法

说明书

本发明提供了宫颈病变检测领域的一种宫颈病变区域检测方法，包括如下步骤：步骤S10、通过阴道镜拍摄宫颈图像并发送至计算机；步骤S20、对接收的图像进行预处理；步骤S30、利用区域候选网络在经过预处理的图像上选取候选区域；步骤S40、利用归一化指数函数对候选区域进行回归计算，进而对宫颈病变区域进行标定。本发明的优点在于：提高了宫颈癌病变区域的检测准确度。

技术领域

本发明涉及宫颈病变检测领域，特别指一种宫颈病变区域检测方法。

背景技术

宫颈癌是女性的第四大恶性肿瘤，是最常见的生殖道恶性肿瘤，全球每年宫颈癌的新发病例达528,000例，其中死亡例数达266,000例。随着宫颈癌的发病人数与死亡人数的逐年增加，而且发病人群呈现年轻化，使得宫颈癌/宫颈病变的防治与诊疗显得极为重要。因此，针对普通人群开展大规模、规范的宫颈癌筛查项目是降低宫颈癌发生和死亡的最有效方法之一。

对宫颈癌进行诊断需要利用阴道镜拍摄多时段的多张宫颈图像，阴道镜已成为临床上筛查CIN(宫颈上皮内瘤变)和早期宫颈癌的重要工具，且直接影响患者的诊疗方案。

然而，阴道镜图像是一门形态学技术，没有统一的诊断标准，图像特异性低，即使宫颈炎症或者单纯HPV(人乳头瘤病毒)感染也可在阴道镜下产生异常的图像。异常阴道镜图像的表现形式各式各样，既可表现为醋酸白上皮，也可是异型血管，各种异常图像也可同时出现，因此阴道镜图像诊断宫颈病变的灵敏度高而特异度低。且操作者的主观因素尤其是其专业技术水平及临床经验等对阴道镜的检查结果有较大的影响；宫颈活检的深度、范围等同样影响诊断的准确性。

因此，如何提供一种宫颈病变区域检测方法，实现提高宫颈癌病变区域的检测准确度，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题，在于提供一种宫颈病变区域检测方法，实现提高宫颈癌病变区域的检测准确度。

本发明是这样实现的：一种宫颈病变区域检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S10、通过阴道镜拍摄宫颈图像并发送至计算机；

步骤S20、对接收的图像进行预处理；

步骤S30、利用区域候选网络在经过预处理的图像上选取候选区域；

步骤S40、利用归一化指数函数对候选区域进行回归计算，进而对宫颈病变区域进行标定。

进一步地，所述步骤S20具体包括：

步骤S21、对接收的图像进行归一化处理；

步骤S22、从归一化处理后的图像中提取深度特征。

进一步地，所述步骤S21具体包括：

步骤S211、将接收的图像缩放成大小为N*N的RGB图像，其中N＞0；

步骤S212、通过标准数据集制作软件，对缩放后的RGB图像进行宫颈病变区域标注；

步骤S213、将标注的图像输入卷积神经网络创建训练模型。

进一步地，所述步骤S22具体包括：

步骤S221、选取所述训练模型的浅层特征作为病变区域的分类依据；

步骤S222、对所述训练模型提取深度特征：

其中表示将卷积神经网络内所有残差模块产生的特征映射作为输入，W^L和W^L-1依次表示两个3×3的卷积权值矩阵，BN()表示对卷积神经网络每个隐藏层的输出数据进行归一化处理，f()表示ReLU激活函数，表示卷积神经网络的卷积操作；