[发明专利]用于内窥镜的组织腔体定位方法、装置、介质及设备

说明书

本公开涉及一种用于内窥镜的组织腔体定位方法、装置、介质及设备，所述方法包括：接收待识别的腔体图像，腔体图像是由内窥镜在其所处位置获取到的；根据关键点识别模型和腔体图像，获得腔体图像对应的组织腔体的中心点，中心点用于表示内窥镜在其所处位置的下一目标移动位置；其中，关键点识别模型包含学生子网络、教师子网络以及判别子网络，学生子网络和教师子网络的网络结构相同，教师子网络用于确定学生子网络中的训练图像对应的预测标注特征，在所述关键点识别模型的训练过程中，所述学生子网络对应的预测损失的权重是基于所述教师子网络的预测标注特征和所述判别子网络确定出的。由此，可以提高组织腔体定位的实时性和准确性。

技术领域

本公开涉及图像处理领域，具体地，涉及一种用于内窥镜的组织腔体定位方法、装置、介质及设备。

背景技术

近年来由于深度学习的出现，人工智能技术得到了飞速的发展，在许多领域人工智能可以替代人类的工作，如执行重复性的繁琐的工作，可以大大减轻人类工作的负担。

在内窥镜检查，如肠镜检查通常分为进镜和退镜两个阶段，其中退镜为医生对病情的检查阶段，但进境往往需要花费医生更多的精力和时间。相关技术中，可以通过自动化导航以节省进镜时间，节省医生工作量。相关技术中，通常可以采用位姿估计和深度估计结合以确定进镜方向，或者基于阈值分割的图像算法等确定进镜方向。然而进镜过程中可能存在很多复杂的情况，例如污物的遮挡、肠道的蠕动、不同人的不同肠道等，通过上述方案难以适应复杂多变的肠道环境，进镜导航的准确度和精度不足。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供一种用于内窥镜的组织腔体定位方法，所述方法包括：

接收待识别的腔体图像，所述腔体图像是由内窥镜在其所处位置获取到的；

根据关键点识别模型和所述腔体图像，获得所述腔体图像对应的组织腔体的中心点，所述中心点用于表示所述内窥镜在其所处位置的下一目标移动位置；

其中，所述关键点识别模型包含学生子网络、教师子网络以及判别子网络，所述学生子网络和所述教师子网络的网络结构相同，所述教师子网络用于确定所述学生子网络中的训练图像对应的预测标注特征，在所述关键点识别模型的训练过程中，所述学生子网络对应的预测损失的权重是基于所述教师子网络的预测标注特征和所述判别子网络确定出的。

第二方面，本公开提供一种用于内窥镜的组织腔体定位装置，所述装置包括：

接收模块，用于接收待识别的腔体图像，所述腔体图像是由内窥镜在其所处位置获取到的；

第一确定模块，用于根据关键点识别模型和所述腔体图像，获得所述腔体图像对应的组织腔体的中心点，所述中心点用于表示所述内窥镜在其所处位置的下一目标移动位置；

其中，所述关键点识别模型包含学生子网络、教师子网络以及判别子网络，所述学生子网络和所述教师子网络的网络结构相同，所述教师子网络用于确定所述学生子网络中的训练图像对应的预测标注特征，在所述关键点识别模型的训练过程中，所述学生子网络对应的预测损失的权重是基于所述教师子网络的预测标注特征和所述判别子网络确定出的。

第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面所述方法的步骤。

第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤。