專利名稱：一種膠囊內(nèi)鏡輔助讀片方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生物圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，通過有效篩選病人的內(nèi)鏡照片，降低照片數(shù)量，并 找出有病理特征的照片。
背景技術(shù)：
膠囊內(nèi)鏡技術(shù)由于其體積小、重量輕、檢查方便、無創(chuàng)傷等優(yōu)點，可作為消化道疾病診
斷的首選方法。目前已在全球50多個國家得到使用，目前已有超過幾十萬的患者接受這種檢 查。
膠囊內(nèi)鏡實際上是一個通過無線傳送圖像數(shù)據(jù)的微型照相機，大小形狀與普通膠囊相似。 病人將膠囊吞下后，膠囊開始對消化道進行拍攝，并通過射頻方式把照片傳送給體外的接收 設(shè)備保存，直到膠囊內(nèi)的電池用完才停止工作。醫(yī)生需要將體外接收設(shè)備中保存的消化道圖 片下載到讀片工作站中，回放檢査并根據(jù)圖像作出診斷。因此，膠囊內(nèi)窺鏡系統(tǒng)包括三個部
分體內(nèi)膠囊、體外接收裝置、圖像讀片工作站。
現(xiàn)有的膠囊內(nèi)鏡一般以每秒種2幀的頻率拍攝照片，在消化道內(nèi)可以工作8小時左右， 共會拍下5萬多張照片。即使是一個有經(jīng)驗的讀片醫(yī)生，瀏覽完這些圖片也要2~3個小時， 而且不可避免得會遺漏一些信息，造成誤診。而隨著電子技術(shù)得發(fā)展和診斷的需要，每秒鐘 拍攝的照片會更多，膠囊工作的時間會更長，因此照片量將會有幾倍、十幾倍的增長，這更 將給醫(yī)生的讀片診斷造成困難。同時，醫(yī)生工作量增大的成本，必然要轉(zhuǎn)嫁給病人，這也是 膠囊內(nèi)鏡目前使用成本過高，有能力接收這項檢查的病人不多的原因之一。
實際上，膠囊內(nèi)鏡在消化道中的運動是被動的，隨著消化道的蠕動，膠囊前進速度有時 快、有時慢、有時甚至靜止不動，因此，拍攝到的照片有大量是重復(fù)或相似的，對診斷沒有 價值。如果能夠屏蔽掉這些重復(fù)或相似的照片，照片總量就有機會減少到原來的10% 5%。而 如果標(biāo)記出一些有病理特征的照片，就能夠使醫(yī)生的讀片更有的放矢，減少漏檢的可能。
本發(fā)明提出一種方法，利用生物圖像識別技術(shù)，對病人的內(nèi)鏡照片進行有效的篩選，以 達到減少醫(yī)生的工作量，降低膠囊內(nèi)鏡的使用成本。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明通過如下方案實現(xiàn)膠囊內(nèi)鏡輔助讀片功能。
一種膠囊內(nèi)鏡輔助讀片方法，在將膠囊內(nèi)鏡拍攝的圖像下載到圖像讀片工作站之后，在 讀片之前，由輔助讀片系統(tǒng)先對圖像進行預(yù)處理。首先，訓(xùn)練一個病灶部位分類器，為識別 病灶部位做準(zhǔn)備；其次，應(yīng)用模式識別技術(shù)，刪除內(nèi)鏡圖片序列中相似度較高的冗余幀，僅保留包含信息最多的圖像幀，即對內(nèi)鏡圖片序列進行壓縮；最后，根據(jù)訓(xùn)練好的病灶部位分 類器，應(yīng)用模式識別技術(shù)，將壓縮后的圖片序列與病灶部位分類器進行匹配，并把其中的病 灶部位標(biāo)示出來。
所述輔助讀片系統(tǒng)，是一個運行膠囊內(nèi)窺鏡系統(tǒng)中的圖像讀片工作站上的軟件模塊，包 括分類器訓(xùn)練模塊、相似幀檢測模塊和病灶特征分析模塊三個模塊，所述分類器訓(xùn)練模塊是 要在收集大量膠囊內(nèi)鏡圖片的基礎(chǔ)上，完成正常膠囊內(nèi)鏡圖片和有病灶部位的膠囊內(nèi)鏡圖片 分類器的訓(xùn)練；所述相似幀檢測模塊完成相似度較高的圖像的檢測，去除一些冗余圖像；所 述病灶特征分析模塊則是判斷圖像中是否存在病灶部位，如果有就進行標(biāo)識。
本發(fā)明的意義在于，對病人的內(nèi)鏡照片進行篩選，標(biāo)記出部分有診斷意義的圖片，減少 了醫(yī)生的工作量，降低了誤診和漏檢的可能性，提高診斷效率與準(zhǔn)確率，并且降低了膠囊內(nèi) 鏡的使用成本，具有較高的社會效益和經(jīng)濟效益。


圖1.加入輔助讀片系統(tǒng)的膠囊內(nèi)鏡系統(tǒng)框架； 圖2.訓(xùn)練病灶部位分類器流程圖； 圖3.輔助讀片系統(tǒng)工作流程圖。 實施方式
一種膠囊內(nèi)鏡輔助讀片方法，在將膠囊內(nèi)鏡拍攝的圖像下載到圖像讀片工作站之后，在 讀片之前，由輔助讀片系統(tǒng)先對圖像進行預(yù)處理，首先，訓(xùn)練一個病灶部位分類器，為識別 病灶部位做準(zhǔn)備；其次，應(yīng)用模式識別技術(shù)，刪除內(nèi)鏡圖片序列中相似度較高的冗余幀，僅 保留包含信息最多的圖像幀，即對內(nèi)鏡圖片序列進行壓縮；最后，根據(jù)訓(xùn)練好的病灶部位分 類器，應(yīng)用模式識別技術(shù)，將壓縮后的圖片序列與病灶部位分類器進行匹配，并把其中的病 灶部位標(biāo)示出來。
所述輔助讀片系統(tǒng)，是一個運行膠囊內(nèi)窺鏡系統(tǒng)中的圖像讀片工作站上的軟件模塊，包 括病灶部位分類器訓(xùn)練模塊、相似幀檢測模塊和病灶特征分析模塊三個模塊，所述分類器訓(xùn) 練模塊是要在收集大量膠囊內(nèi)鏡圖片的基礎(chǔ)上，完成正常膠囊內(nèi)鏡圖片和有病灶部位的膠囊 內(nèi)鏡圖片分類器的訓(xùn)練；所述相似幀檢測模塊完成相似度較高的圖像的檢測，去除一些冗余 圖像；所述病灶特征分析模塊則是判斷圖像中是否存在病灶部位，如果有就進行標(biāo)識。
本實施方案分為訓(xùn)練病灶部位分類器、篩選內(nèi)鏡圖片序列和標(biāo)示病灶部位三大步驟。
1.訓(xùn)練病灶部位分類器。 (1)收集膠囊內(nèi)鏡圖片。收集大量的內(nèi)鏡照片，因為不同人的胃腸腔的大小形態(tài)、胃腸壁及皺襞情況、粘膜、粘膜下血管、胃蠕動情況等都不同，而且，針對不同病癥，關(guān)鍵特 征點也不同，所以，訓(xùn)練樣本數(shù)量要求較大。本發(fā)明選擇了包括多個國家的病人(中國，日 本，美國，加拿大，以色列等)、多個年齡段(15-20歲，20-30歲，30-40歲，40-50歲，50-60 歲)、正常的和帶有病理的內(nèi)鏡照片，進行分析。進行關(guān)鍵特征點定位和關(guān)鍵特征點表達，以 此來訓(xùn)練特征庫。
(2)提取膠囊內(nèi)鏡圖片特征信息。找出一張內(nèi)鏡照片中所包含信息，包括關(guān)鍵特征點 的定位和關(guān)鍵特征點的表達。對于上消化道來說，比如胃黏膜厚度、色澤、鈹褶深度等等。 與一般的物體特征點定位和分析不同，例如SIFT， SURF， D0G， H0G特征不同，本節(jié)研究的是 一種監(jiān)督或者半監(jiān)督框架下的特征點自動選擇與表達。
(3)訓(xùn)練病灶部位分類器。分別選取正常內(nèi)鏡照片和帶有病理特征的內(nèi)鏡照片，由于兩 者的誤分類風(fēng)險遠遠不同，我們利用風(fēng)險敏感的學(xué)習(xí)方法來保證極低的漏檢可能性。針對關(guān) 鍵特征點進行分析，在辨別學(xué)習(xí)(Discrimination Learning)框架下自動找出病灶與正常紋 理的區(qū)別來進行分類。比如，萎縮性胃炎的主要病理特征為粘膜蒼白或花斑狀(以白)為主， 粘膜變薄，皺褶變淺甚至消失，粘膜下血管透見。訓(xùn)練病灶部位分類器時，對于萎縮性胃炎 的關(guān)鍵特征點的特征值進行聚類。
2. 篩選內(nèi)鏡圖片序列。
采用模式識別技術(shù)，對一個病人吞下胃鏡膠囊后所得到的5萬多張內(nèi)鏡圖片序列進行篩 選。針對關(guān)鍵特征點，分析這5萬多張圖片中相鄰兩幀或者若干幀之間的相似度、冗余度， 這里的相似度和冗余度不是針對單純的畫面而言，而是針對關(guān)鍵特征點。通過分析關(guān)鍵特征 點，刪除其中的冗余幀，找出其中包含信息最多的代表幀，從而完成內(nèi)鏡照片序列的壓縮。
3. 標(biāo)示病灶部位。
根據(jù)訓(xùn)練好的病灶部位分類器，應(yīng)用模式識別技術(shù)，針對關(guān)鍵特征點，將壓縮后的圖片 序列與病灶部位分類器進行匹配，如果與某一種病灶的特征值的相似度比較高，并把圖片中 的病灶部位標(biāo)示出來。
例如，某一個病人的內(nèi)鏡照片序列經(jīng)過壓縮后，與病灶部位分類器進行匹配，得到的結(jié) 果與萎縮性胃炎的關(guān)鍵特征點的特征值匹配度比較高，則認為該病人可能患有萎縮性胃炎， 在圖片中標(biāo)示出病灶的位置，返回給讀片工作站。
本方案實施優(yōu)點是，可以方便地嵌入既有系統(tǒng)，提高醫(yī)生的圖片效率，降低了誤診和漏 檢的可能性，并且降低了膠囊內(nèi)鏡的使用成本，更利于內(nèi)鏡膠囊的普及和推廣，具有較高的 社會效益和經(jīng)濟效益。
權(quán)利要求
1、一種膠囊內(nèi)鏡輔助讀片方法，其特征在于在將膠囊內(nèi)鏡拍攝的圖像下載到圖像讀片工作站之后，在讀片之前，由輔助讀片系統(tǒng)先對圖像進行預(yù)處理，首先，訓(xùn)練一個病灶部位分類器，為識別病灶部位做準(zhǔn)備；其次，應(yīng)用模式識別技術(shù)，刪除內(nèi)鏡圖片序列中相似度較高的冗余幀，僅保留包含信息最多的圖像幀，即對內(nèi)鏡圖片序列進行壓縮；最后，根據(jù)訓(xùn)練好的病灶部位分類器，應(yīng)用模式識別技術(shù)，將壓縮后的圖片序列與病灶部位分類器進行匹配，并把其中的病灶部位標(biāo)示出來。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種膠囊內(nèi)鏡輔助讀片方法，其特征在于所述 輔助讀片系統(tǒng)，是一個運行膠囊內(nèi)窺鏡系統(tǒng)中的圖像讀片工作站上的軟件模塊， 包括分類器訓(xùn)練模塊、相似幀檢測模塊和病灶特征分析模塊三個模塊，所述分類 器訓(xùn)練模塊是要在收集大量膠囊內(nèi)鏡圖片的基礎(chǔ)上，完成正常膠囊內(nèi)鏡圖片特征 分類器和有病灶部位的膠囊內(nèi)鏡圖片分類器的訓(xùn)練；所述相似幀檢測模塊完成相 似度較高的圖像的檢測，去除一些冗余圖像；所述病灶特征分析模塊則是判斷圖 像中是否存在病灶部位，如果有就進行標(biāo)識。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種膠囊內(nèi)鏡輔助讀片方法，屬于生物圖像識別技術(shù)領(lǐng)域在將膠囊內(nèi)鏡拍攝的圖像下載到圖像讀片工作站之后，在讀片之前，由輔助讀片系統(tǒng)先對圖像進行預(yù)處理。首先，訓(xùn)練一個病灶部位分類器，為識別病灶部位做準(zhǔn)備；其次，應(yīng)用模式識別技術(shù)，刪除內(nèi)鏡圖片序列中相似度較高的冗余幀，僅保留包含信息最多的圖像幀，即對內(nèi)鏡圖片序列進行壓縮；最后，根據(jù)訓(xùn)練好的病灶部位分類器，將壓縮后的圖片序列與病灶部位分類器進行匹配，并把其中的病灶部位標(biāo)示出來。輔助讀片系統(tǒng)，包括分類器訓(xùn)練模塊、相似幀檢測模塊和病灶特征分析模塊三個模塊，分類器訓(xùn)練模塊是要在收集大量膠囊內(nèi)鏡圖片的基礎(chǔ)上，完成正常膠囊內(nèi)鏡圖片特征分類器和有病灶部位的膠囊內(nèi)鏡圖片分類器的訓(xùn)練；相似幀檢測模塊完成相似度較高的圖像的檢測，去除一些冗余圖像；病灶特征分析模塊則是判斷圖像中是否存在病灶部位，如果有就進行標(biāo)識。
文檔編號G06K9/62GK101584571SQ20091003347
公開日2009年11月25日 申請日期2009年6月15日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月15日
發(fā)明者勇 馬 申請人:無錫駿聿科技有限公司