[发明专利]部位类别识别方法及检查质量监控系统

说明书

本公开提供一种部位类别识别方法，包括：对多个目标图像进行向量化表示，以获得每个目标图像的图像表示向量，多个目标图像为连续帧图像；对每个目标图像的图像表示向量进行特征提取，获取每个目标图像的具有第一预设维度的特征表示向量；对每个目标图像的具有第一预设维度的特征表示向量进行维度压缩，以获得每个目标图像的具有第二预设维度的图像压缩中间表示向量；基于每个目标图像的具有第二预设维度的图像压缩中间表示向量获取每个目标图像的最终图像特征；及基于所有目标图像的最终图像特征以及预先获取的各个部位类别之间的依赖关系，生成每个目标图像的各个部位类别的预测值。本公开还提供一种基于部位类别识别的检查质量监控系统。

技术领域

本公开涉及图像识别技术领域、检查质量监控技术领域，尤其涉及部位类别识别方法、以及基于部位类别识别的检查质量监控系统。

背景技术

根据全球的癌症统计数据显示，发病率排名前10的肿瘤中有4个来自消化道。包括消化道良性、癌前性和恶性疾病在内的消化道疾病正在严重威胁着患者的生活质量和生命安全，造成了巨大的卫生负担。消化道肿瘤在我国的各类恶性肿瘤中发病率也处于首位。由于消化道内窥镜在消化道癌症诊断方面效果显著，已被推荐为消化道癌症的主要诊断方法。具体来说，消化道内窥镜可以直接探及消化道内的病变组织区域，以供医疗人员做出相应的诊断，在消化道内窥镜下可以做组织活检对早期的消化道癌前疾病或者是癌前病变的诊断及鉴别良性恶性溃疡都有重要作用。

目前胃镜内窥镜检查是识别上消化道疾病的重要手段。然而，由于上消化道牵涉的部位较多，例如：上消化道包括正镜口咽部、正镜食管、正镜贲门、倒镜贲门、倒镜胃底A前壁、倒镜胃底P后壁等几十个部位，胃镜医生在操作胃镜的时候很有可能漏掉一些部位，造成这些部位的疾病漏诊。

发明内容

为了解决上述技术问题中的至少一个，本公开提供一种部位类别识别方法、装置、基于部位类别识别的检查质量监控系统、电子设备及存储介质。

本公开的部位类别识别方法、装置、基于部位类别识别的检查质量监控系统、电子设备及存储介质通过以下技术方案实现。

根据本公开的一个方面，提供一种部位类别识别方法，包括：对提取自内窥镜装置的多个目标图像进行向量化表示，以获得每个目标图像的图像表示向量（P），所述多个目标图像为连续帧图像；对每个目标图像的图像表示向量（P）进行特征提取，获取每个目标图像的具有第一预设维度（L）的特征表示向量（X）；对每个目标图像的具有第一预设维度（L）的特征表示向量（X）进行维度压缩，以获得每个目标图像的具有第二预设维度的图像压缩中间表示向量（X＇）；基于每个目标图像的具有第二预设维度（k）的图像压缩中间表示向量（X＇）获取每个目标图像的最终图像特征（X＂）；以及基于所有目标图像的最终图像特征（X＂）以及预先获取的各个部位类别之间的依赖关系，生成每个目标图像的各个部位类别的预测值。

根据本公开的至少一个实施方式的部位类别识别方法，对每个目标图像的图像表示向量（P）进行特征提取，获取每个目标图像的具有第一预设维度（L）的特征表示向量（X），包括：使用VIT网络对每个目标图像的图像表示向量（P）进行特征提取，以获取每个目标图像的具有第一预设维度（L）的特征表示向量（X）。

根据本公开的至少一个实施方式的部位类别识别方法，对每个目标图像的具有第一预设维度（L）的特征表示向量（X）进行维度压缩，以获得每个目标图像的具有第二预设维度的图像压缩中间表示向量（X＇），包括：对每个目标图像的具有第一预设维度（L）的特征表示向量（X）进行切分，获得第一预设份数（k份）的特征表示子向量（X_k），对每个目标图像的特征表示子向量（X_k）进行压缩处理，获得每个目标图像的第一预设份数（k）的特征压缩向量；以及，将每个目标图像的特征压缩向量进行拼接以获得具有第二预设维度的图像压缩中间表示向量（X＇），所述第二预设维度小于所述第一预设维度。

例如，第一预设维度L为1000，切分后的维度L1=200，则生成k=5个特征表示子向量。