申请/专利权人：苏州凌影云诺医疗科技有限公司

申请日：2024-02-01

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117671573B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06N5/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明属于计算机医学技术领域，涉及基于胃镜图像的幽门螺旋杆菌的感染状态识别方法和装置，获取胃镜视频流图像，对胃镜视频流图像进行帧切分，通过部位识别模型从帧切分后的胃镜视频帧中得到当前帧的部位识别信息；当部位识别信息满足预设部位条件时，通过范围性征像识别模型和局灶性征像检测模型判断当前帧的胃部黏膜状态；基于当前帧的部位识别信息和胃部黏膜状态，确定当前帧的关键征像类别；统计胃镜视频流图像的各胃镜视频帧的关键征像类别，得到幽门螺旋杆菌的感染状态。本发明可以判断是否为Hp除菌后的状态，准确判别Hp感染的不同状态，辅助医生在内镜下进行诊断。

主权项：1.基于胃镜图像的幽门螺旋杆菌的感染状态识别方法，其特征在于，包括：获取胃镜视频流图像，对所述胃镜视频流图像进行帧切分，通过部位识别模型从帧切分后的胃镜视频帧中得到当前帧的部位识别信息；当所述部位识别信息满足预设部位条件时，通过范围性征像识别模型和局灶性征像检测模型判断当前帧的胃部黏膜状态；基于所述当前帧的部位识别信息和胃部黏膜状态，确定当前帧的关键征像类别；统计所述胃镜视频流图像的各胃镜视频帧的关键征像类别，得到幽门螺旋杆菌的感染状态；所述当所述部位识别信息满足预设部位条件时，通过范围性征像识别模型和局灶性征像检测模型判断当前帧的胃部黏膜状态，还包括：根据所述部位识别信息剔除无效图像和非胃部图像，开启范围性征像识别模型和局灶性征像检测模型；将满足条件的当前帧输入所述范围性征像识别模型和局灶性征像检测模型中，得到所述当前帧的范围性征像识别结果和局灶性征像识别结果；整合所述范围性征像识别结果和局灶性征像识别结果得到当前帧的胃部黏膜状态；满足条件的当前帧输入所述范围性征像识别模型中，得到所述当前帧的范围性征像识别结果，还包括：所述范围性征像识别模型的识别类别包含集合细静脉的规则排列、弥漫性发红、粘膜肿胀、肠上皮化生、地图状发红、点状发红、鸡皮样、皱襞粗大蛇行、白浊黏液、藤壶征、萎缩以及其他类别；所述范围性征像识别模型采用MobileOne分类模型，结构包括第一MobileOne模块、第二MobileOne模块、第三MobileOne模块、第四MobileOne模块、第五MobileOne模块、第六MobileOne模块、平均池化层、线性层与softmax层；所述第一MobileOne模块、第二MobileOne模块和第三MobileOne模块的输出特征中逐步提取边缘、颜色变化、纹理底层特征；所述第四MobileOne模块的输出特征图中关联邻近区域特征，形成纹理和形状的组合，即中层特征；所述第五MobileOne模块和第六MobileOne模块的输出特征逐渐聚焦高层次的抽象特征，包括胃黏膜血管透见、鸡皮样隆起胃黏膜状态的高层语义特征；各个MobileOne模块包括训练阶段和推理阶段；在所述训练阶段由多个可重参数化分支组成，在所述推理阶段通过重参数化等价变换为单分支结构；在训练阶段，MobileOne模块由depthwise卷积模块和pointwise卷积模块组成；其中所述depthwise卷积模块由1×1depthwise卷积、k块3×3depthwise卷积以及BN层三个分支组成，所述pointwise卷积模块由k块1×1卷积分支和BN分支组成；在所述推理阶段，各个MobileOne模块重参数化为单分支的3×3depthwise卷积和1×1卷积；将满足条件的当前帧输入所述范围性征像识别模型中，输出n个范围性征象各自的置信度，得到所述当前帧的范围性征像识别结果；将满足条件的当前帧输入所述局灶性征像检测模型中，得到所述当前帧的局灶性征像识别结果；所述局灶性征像检测模型的识别类别包含划痕征、胃底腺息肉、增生性息肉、黄色瘤；所述局灶性征像检测模型采用RTMDet实例分割模型，结构包括：与所述范围性征像识别模型共享的主干网中的第一MobileOne模块、第二MobileOne模块、第三MobileOne模块、第四MobileOne模块、第五MobileOne模块，采用PAFPN结构的neck层，检测头；所述第五MobileOne模块所生成特征图经由上采样与所述第四MobileOne模块Concat操作得到第二拼接特征P’；所述Concat操作为特征图基于通道的拼接；所述第二拼接特征P’上采样后与所述第三MobileOne模块生成的特征图Concat操作得到第三拼接特征P3；所述第三拼接特征P3经步长为2的卷积后与第二拼接特征P’经过Concat操作得到第四拼接特征P4；所述第四拼接特征P4经步长为2的卷积后与所述第五MobileOne模块生成的特征图Concat操作得到第五拼接特征P5；所述第三拼接特征P3、第四拼接特征P4和第五拼接特征P5输入检测头预测目标位置与类别。

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