[发明专利]基于三维重建的息肉图像识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种基于三维重建的息肉识别方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入至息肉检测模型中，得到所述待识别图像的识别结果；其中所述息肉检测模型是基于息肉图像样本及其对应的标签训练得到的；在确认所述识别结果为息肉图像时，获取所述识别结果对应的待识别图像的三维重建模型，并根据所述三维重建模型对所述待识别图像进行二次识别，得到二次识别结果。本发明能够减少对待识别图像的误判和漏判，从而提高了对息肉图像识别的准确率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于三维重建的息肉图像识别方法、装置及电子设备。

背景技术

目前现有自动识别算法多基于浅层卷积神经网络学习或者人工特征图像提取，其在表征图像特征图像的能力方面受到限制。由于胃肠道粘膜表面形态复杂多变，且息肉与粘膜的特征图像差异较小，导致部分微小、扁平的息肉的漏判和误判，最终导致筛查的准确率下降。因此，如何提高息肉识别的准确率，是当前课题亟需解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于三维重建的息肉图像识别方法、装置及电子设备，用以解决现有技术中息肉识别准确度较低的缺陷，从而提高息肉识别的准确度。

本发明提供一种基于三维重建的息肉图像识别方法，包括：

获取待识别图像；其中，所述待识别图像是对目标区域进行拍摄或基于互联网获取得到的；

将所述待识别图像输入至息肉检测模型中，得到所述待识别图像的识别结果；其中所述息肉检测模型是基于息肉图像样本及其对应的标签训练得到的；

在确认所述识别结果为息肉图像时，获取所述识别结果对应的待识别图像的三维重建模型，并根据所述三维重建模型对所述待识别图像进行二次识别，得到二次识别结果。

根据本发明提供的一种基于三维重建的息肉图像识别方法，所述获取所述识别结果对应的待识别图像的三维重建模型，具体包括：

获取所述识别结果对应的待识别图像的关键帧；

基于所述关键帧及预设范围阈值，获取重建关键帧范围；

对所述重建关键帧范围对应的待识别图像进行三维重建，得到三维重建模型。

根据本发明提供的一种基于三维重建的息肉图像识别方法，所述息肉检测模型是基于息肉图像样本及其对应的标签训练得到的，包括：

将所述息肉图像样本划分为训练集和测试集；

对所述训练集进行特征提取，得到所述息肉图像样本的特征信息；

将所述特征信息和息肉图像样本对应的标签输入至初始的息肉检测模型中迭代训练，反复迭代和调整所述息肉检测模型的训练参数，直至所述息肉检测模型的损失值收敛至第一目标，以及在测试集上对准确率评估达到第二目标。

根据本发明提供的一种基于三维重建的息肉图像识别方法，判断所述识别结果是否存在漏判；

在确认所述识别结果存在漏判的情况下，降低所述息肉检测模型的预设阈值。

根据本发明提供的一种基于三维重建的息肉图像识别方法，根据所述三维重建模型对所述待识别图像进行二次识别，得到二次识别结果之后，所述方法还包括：

对所述二次识别结果进行投票评估，得到所述待识别图像的识别准确度。

根据本发明提供的一种基于三维重建的息肉图像识别方法，所述获取重建关键帧范围，具体包括：

获取所述关键帧前后满足预设阈值的第一重建关键帧和第二重建关键帧；

所述对所述重建关键帧范围对应的待识别图像进行三维重建，具体包括：

基于所述第一重建关键帧和第二重建关键帧，对所述待识别图像进行三维重建。

本发明还提供一种基于三维重建的息肉图像识别装置，包括：

获取模块，用于获取待识别图像；其中，所述待识别图像是对目标区域进行拍摄或基于互联网获取得到的；