[发明专利]胶囊内窥镜图像器官分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种胶囊内窥镜图像器官分类方法，其特征在于，包括：

对胶囊内窥镜图像样本进行图像增强，产生胶囊图像数据集；

针对所述胶囊图像数据集，选择并修改预训练模型；

对修改后的所述预训练模型进行迁移学习训练，得到胶囊图像器官分类模型；

通过所述胶囊图像器官分类模型，对待分类器官图像进行器官的初始分类；

结合所述待分类器官图像的时序特性，采用基于路标的方法对初始分类结果进行更正。

2.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法，其特征在于，对胶囊内窥镜图像样本进行图像增强，具体包括：

确定对胶囊内窥镜图像样本的图像变换方式；

根据确定的所述图像变换方式，确定不同的图像变换组合；

根据确定的所述图像变换组合，对所述胶囊内窥镜图像样本进行图像增强。

3.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法，其特征在于，针对所述胶囊图像数据集，选择并修改预训练模型，具体包括：

针对所述胶囊图像数据集，选择Inception-V3、ResNet152和Efficient B0作为预训练模型，并对所述预训练模型进行结构修改。

4.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法，其特征在于，对修改后的所述预训练模型进行迁移学习训练，具体包括：

对修改后的所述预训练模型的训练参数进行相应的设置；

采用ImageNet数据集的权重作为原始权重，使用所述胶囊图像数据集重新训练除分类输出层以外的所有层权重。

5.根据权利要求1所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法，其特征在于，结合所述待分类器官图像的时序特性，采用基于路标的方法对初始分类结果进行更正，具体包括：

使用所述待分类器官图像对应的胶囊视频流上的路标信息，结合已有器官分类混淆矩阵数据分布特点，对初始分类结果进行更正。

6.根据权利要求5所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法，其特征在于，对初始分类结果进行更正，具体包括：

将所有矩阵初始化为0，所有待调整图像序号集合和调整后图像序号集合设置为空值，并将器官之间的调节量比率设置为50％；

根据胶囊视频流上的路标信息和原始图像序号集合，计算图像调整量矩阵和所述待调整图像序号集合；

计算每个数据集所有模型混淆矩阵中邻近器官混淆量的比例，并保存到相应的比例矩阵；

获取相邻器官的混淆量的比例的最大值，并保存到最大值矩阵；

将获取的所述比例的最大值与对应的阈值进行比较后，重新计算相邻器官之间的调节量比率；

根据重新计算得到的所述调节量比率，重新计算所述图像调整量矩阵，并修改所述待调整图像序号集合；

在修改后的所述待调整图像序号集合中搜索所述原始图像序号集合中对应的序号，找到后从所述原始图像序号集合中删除所述序号并添加到所述调整后图像序号集合中，并将所述调整后序号集合中的所述序号添加到所述原始图像序号集合中。

7.一种胶囊内窥镜图像器官分类装置，其特征在于，包括：

图像增强模块，用于对胶囊内窥镜图像样本进行图像增强，产生胶囊图像数据集；

模型生成模块，用于针对所述胶囊图像数据集，选择并修改预训练模型；

迁移学习模块，用于对修改后的所述预训练模型进行迁移学习训练，得到胶囊图像器官分类模型；

器官分类模块，用于通过所述胶囊图像器官分类模型，对待分类器官图像进行器官的初始分类；

分类更正模块，用于结合所述待分类器官图像的时序特性，采用基于路标的方法对初始分类结果进行更正。

8.一种胶囊内窥镜图像器官分类设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的胶囊内窥镜图像器官分类方法。