一种胶囊内镜辅助读片方法.pdf

本发明公开了一种胶囊内镜辅助读片方法，属于生物图像识别技术领域：在将胶囊内镜拍摄的图像下载到图像读片工作站之后，在读片之前，由辅助读片系统先对图像进行预处理。首先，训练一个病灶部位分类器，为识别病灶部位做准备；其次，应用模式识别技术，删除内镜图片序列中相似度较高的冗余帧，仅保留包含信息最多的图像帧，即对内镜图片序列进行压缩；最后，根据训练好的病灶部位分类器，将压缩后的图片序列与病灶部位分类器进行匹配，并把其中的病灶部位标示出来。辅助读片系统，包括分类器训练模块、相似帧检测模块和病灶特征分析模块三个模块，分类器训练模块是要在收集大量胶囊内镜图片的基础上，完成正常胶囊内镜图片特征分类器和有病灶部位的胶囊内镜图片分类器的训练；相似帧检测模块完成相似度较高的图像的检测，去除一些冗余图像；病灶特征分析模块则是判断图像中是否存在病灶部位，如果有就进行标识。

1、  一种胶囊内镜辅助读片方法，其特征在于：在将胶囊内镜拍摄的图像下载到图像读片工作站之后，在读片之前，由辅助读片系统先对图像进行预处理，首先，训练一个病灶部位分类器，为识别病灶部位做准备；其次，应用模式识别技术，删除内镜图片序列中相似度较高的冗余帧，仅保留包含信息最多的图像帧，即对内镜图片序列进行压缩；最后，根据训练好的病灶部位分类器，应用模式识别技术，将压缩后的图片序列与病灶部位分类器进行匹配，并把其中的病灶部位标示出来。

2、  根据权利要求1所述的一种胶囊内镜辅助读片方法，其特征在于：所述辅助读片系统，是一个运行胶囊内窥镜系统中的图像读片工作站上的软件模块，包括分类器训练模块、相似帧检测模块和病灶特征分析模块三个模块，所述分类器训练模块是要在收集大量胶囊内镜图片的基础上，完成正常胶囊内镜图片特征分类器和有病灶部位的胶囊内镜图片分类器的训练；所述相似帧检测模块完成相似度较高的图像的检测，去除一些冗余图像；所述病灶特征分析模块则是判断图像中是否存在病灶部位，如果有就进行标识。

一种胶囊内镜辅助读片方法
技术领域：
本发明属于生物图像识别技术领域，通过有效筛选病人的内镜照片，降低照片数量，并找出有病理特征的照片。
背景技术：
胶囊内镜技术由于其体积小、重量轻、检查方便、无创伤等优点，可作为消化道疾病诊断的首选方法。目前已在全球50多个国家得到使用，目前已有超过几十万的患者接受这种检查。
胶囊内镜实际上是一个通过无线传送图像数据的微型照相机，大小形状与普通胶囊相似。病人将胶囊吞下后，胶囊开始对消化道进行拍摄，并通过射频方式把照片传送给体外的接收设备保存，直到胶囊内的电池用完才停止工作。医生需要将体外接收设备中保存的消化道图片下载到读片工作站中，回放检查并根据图像作出诊断。因此，胶囊内窥镜系统包括三个部分：体内胶囊、体外接收装置、图像读片工作站。
现有的胶囊内镜一般以每秒种2帧的频率拍摄照片，在消化道内可以工作8小时左右，共会拍下5万多张照片。即使是一个有经验的读片医生，浏览完这些图片也要2~3个小时，而且不可避免得会遗漏一些信息，造成误诊。而随着电子技术得发展和诊断的需要，每秒钟拍摄的照片会更多，胶囊工作的时间会更长，因此照片量将会有几倍、十几倍的增长，这更将给医生的读片诊断造成困难。同时，医生工作量增大的成本，必然要转嫁给病人，这也是胶囊内镜目前使用成本过高，有能力接收这项检查的病人不多的原因之一。
实际上，胶囊内镜在消化道中的运动是被动的，随着消化道的蠕动，胶囊前进速度有时快、有时慢、有时甚至静止不动，因此，拍摄到的照片有大量是重复或相似的，对诊断没有价值。如果能够屏蔽掉这些重复或相似的照片，照片总量就有机会减少到原来的10％~5％。而如果标记出一些有病理特征的照片，就能够使医生的读片更有的放矢，减少漏检的可能。
本发明提出一种方法，利用生物图像识别技术，对病人的内镜照片进行有效的筛选，以达到减少医生的工作量，降低胶囊内镜的使用成本。
发明内容：
本发明通过如下方案实现胶囊内镜辅助读片功能。
一种胶囊内镜辅助读片方法，在将胶囊内镜拍摄的图像下载到图像读片工作站之后，在读片之前，由辅助读片系统先对图像进行预处理。首先，训练一个病灶部位分类器，为识别病灶部位做准备；其次，应用模式识别技术，删除内镜图片序列中相似度较高的冗余帧，仅保留包含信息最多的图像帧，即对内镜图片序列进行压缩；最后，根据训练好的病灶部位分类器，应用模式识别技术，将压缩后的图片序列与病灶部位分类器进行匹配，并把其中的病灶部位标示出来。
所述辅助读片系统，是一个运行胶囊内窥镜系统中的图像读片工作站上的软件模块，包括分类器训练模块、相似帧检测模块和病灶特征分析模块三个模块，所述分类器训练模块是要在收集大量胶囊内镜图片的基础上，完成正常胶囊内镜图片和有病灶部位的胶囊内镜图片分类器的训练；所述相似帧检测模块完成相似度较高的图像的检测，去除一些冗余图像；所述病灶特征分析模块则是判断图像中是否存在病灶部位，如果有就进行标识。
本发明的意义在于，对病人的内镜照片进行筛选，标记出部分有诊断意义的图片，减少了医生的工作量，降低了误诊和漏检的可能性，提高诊断效率与准确率，并且降低了胶囊内镜的使用成本，具有较高的社会效益和经济效益。
附图说明：
图1.加入辅助读片系统的胶囊内镜系统框架；
图2.训练病灶部位分类器流程图；
图3.辅助读片系统工作流程图。
实施方式：
一种胶囊内镜辅助读片方法，在将胶囊内镜拍摄的图像下载到图像读片工作站之后，在读片之前，由辅助读片系统先对图像进行预处理，首先，训练一个病灶部位分类器，为识别病灶部位做准备；其次，应用模式识别技术，删除内镜图片序列中相似度较高的冗余帧，仅保留包含信息最多的图像帧，即对内镜图片序列进行压缩；最后，根据训练好的病灶部位分类器，应用模式识别技术，将压缩后的图片序列与病灶部位分类器进行匹配，并把其中的病灶部位标示出来。
所述辅助读片系统，是一个运行胶囊内窥镜系统中的图像读片工作站上的软件模块，包括病灶部位分类器训练模块、相似帧检测模块和病灶特征分析模块三个模块，所述分类器训练模块是要在收集大量胶囊内镜图片的基础上，完成正常胶囊内镜图片和有病灶部位的胶囊内镜图片分类器的训练；所述相似帧检测模块完成相似度较高的图像的检测，去除一些冗余图像；所述病灶特征分析模块则是判断图像中是否存在病灶部位，如果有就进行标识。
本实施方案分为训练病灶部位分类器、筛选内镜图片序列和标示病灶部位三大步骤。
1.训练病灶部位分类器。
(1)收集胶囊内镜图片。收集大量的内镜照片，因为不同人的胃肠腔的大小形态、胃肠壁及皱襞情况、粘膜、粘膜下血管、胃蠕动情况等都不同，而且，针对不同病症，关键特征点也不同，所以，训练样本数量要求较大。本发明选择了包括多个国家的病人(中国，日本，美国，加拿大，以色列等)、多个年龄段(15-20岁，20-30岁，30-40岁，40-50岁，50-60岁)、正常的和带有病理的内镜照片，进行分析。进行关键特征点定位和关键特征点表达，以此来训练特征库。
(2)提取胶囊内镜图片特征信息。找出一张内镜照片中所包含信息，包括关键特征点的定位和关键特征点的表达。对于上消化道来说，比如胃黏膜厚度、色泽、皱褶深度等等。与一般的物体特征点定位和分析不同，例如SIFT，SURF，DOG，HOG特征不同，本节研究的是一种监督或者半监督框架下的特征点自动选择与表达。
(3)训练病灶部位分类器。分别选取正常内镜照片和带有病理特征的内镜照片，由于两者的误分类风险远远不同，我们利用风险敏感的学习方法来保证极低的漏检可能性。针对关键特征点进行分析，在辨别学习(Discrimination Learning)框架下自动找出病灶与正常纹理的区别来进行分类。比如，萎缩性胃炎的主要病理特征为粘膜苍白或花斑状(以白)为主，粘膜变薄，皱褶变浅甚至消失，粘膜下血管透见。训练病灶部位分类器时，对于萎缩性胃炎的关键特征点的特征值进行聚类。
2.筛选内镜图片序列。
采用模式识别技术，对一个病人吞下胃镜胶囊后所得到的5万多张内镜图片序列进行筛选。针对关键特征点，分析这5万多张图片中相邻两帧或者若干帧之间的相似度、冗余度，这里的相似度和冗余度不是针对单纯的画面而言，而是针对关键特征点。通过分析关键特征点，删除其中的冗余帧，找出其中包含信息最多的代表帧，从而完成内镜照片序列的压缩。
3.标示病灶部位。
根据训练好的病灶部位分类器，应用模式识别技术，针对关键特征点，将压缩后的图片序列与病灶部位分类器进行匹配，如果与某一种病灶的特征值的相似度比较高，并把图片中的病灶部位标示出来。
例如，某一个病人的内镜照片序列经过压缩后，与病灶部位分类器进行匹配，得到的结果与萎缩性胃炎的关键特征点的特征值匹配度比较高，则认为该病人可能患有萎缩性胃炎，在图片中标示出病灶的位置，返回给读片工作站。
本方案实施优点是，可以方便地嵌入既有系统，提高医生的图片效率，降低了误诊和漏检的可能性，并且降低了胶囊内镜的使用成本，更利于内镜胶囊的普及和推广，具有较高的社会效益和经济效益。