CN107133941A - 一种无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法 - Google Patents
一种无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种突出血管奇变或凸起物的显示方法,主要包括如下步骤:步骤1,获取由医生判定血管突变不明显或者有凸起物不明显的无线胶囊内窥镜获取肠胃原始图片数据;步骤2,找出突变不明显的奇点,根据图像边缘增强与图像纹理增强等理论设计出一个可用于增强血管奇变的算子掩模;步骤3,针对于不同部位的图片,利用修改之后的不同参数进行相应的处理,得出突出奇变部位的图像便于医生检测。使用本发明的方法对无线胶囊内窥镜图像进行突出血管奇变处理,其结果可以对医生诊断病人的病情有良好的效果,适用于计算机医疗图像处理。
Description
技术领域
本发明涉及计算机图像处理领域,特别涉及在医疗领域的图像处理的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法。
背景技术
无线胶囊内窥镜图像作为一种重要的新型技术被广泛应用于人类肠胃道疾病的诊断。它可以到达消化道任何位置,克服了传统内镜无法检测小肠疾病的缺点,具有无创伤、耐受性好的特点。尽管该技术随着科技进步不断完善,但在实际应用中还是面对着一些困难。胶囊内镜平均在消化道内逗留8个小时,在这期间其摄像***会自动拍摄全程消化道场景,共可采集50000~60000幅彩色的消化道图像数据。而这些海量的图片数据必须由专业的医务人员进行人工判读,工作强度大、效率低、耗费大量的时间。而且在众多的图像找出发生病变区域的图片也有可能病变区域并不是那么明显,从而增加了对患者病情的误判,不但加重了病情,而且还耽搁了治疗。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题,特别创新地提出了一种
为了实现本发明的上述目的,本发明提供了一种无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,包括如下步骤:
S1,从无线胶囊内窥镜中或者其他设备中获取出的肠胃原始图像,筛选出经医生初步诊断,但勾选出存在患病以及可能存在患病的这些图片;
S2,对步骤1所述的不明显特征图像的血管奇变或者异物凸起部分进行处理,并根据彩色视觉的空间频率响应理论与医护人员的参考自行设计出算子掩摸模板;
S3,并根据相应的效果修改算子掩模,形成对应于不同部位不同颜色的参数。
所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,优选的,所述的S1所获取的原始图像经医生经过如下筛选:
S1-1,将整个无线胶囊内窥镜的图像分类,从可能发生病变的外形特征来分如:凹陷、***以及出血;也可以从发生的病变部位来分如:小肠黏膜、结肠或者降段黏膜等;
S1-2,通过标出以上不同类型不同部位的无线胶囊内窥镜图像中的突变部位,并通过设计如权利要求1所说的算子掩模;
S1-3,通过设计好的算子掩模对选出的内窥镜图像进行处理之后交于专家检测,看是否存在原始图像中不明显甚至完成看不见的突变区域被显示出来(前提是在步骤1-2中所标识的稍微比较的明显的突显部位被增强显示)。
所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,优选的,所述的步骤2其中的算子掩模的设计的步骤包括:
S2-1,本实验在RGB颜色空间对其进行处理,而无线胶囊内窥镜图像是彩色图像组成,而为了不改变原图像的大小而只进行增强处理的话,我们则需要一个3*3的矩阵,所以确定矩阵的大小。
S2-2,第一由于部分无法区分细节的奇变部分由于暗度太暗,人眼对光亮较低的图片的信息处理能力就相对较弱,所以可以先将较暗图片在HSV颜色空间中将亮度值调高再转会RGB空间进行处理;第二由于无线胶囊内窥镜图像中血管部分或者发生奇变部位的颜色呈现为红色或者暗红色,是因为其吸收了照明LED的红光而致,所以我们在寻找矩阵的算子掩模的时候需要将原始图片中的红光去除,保留下来蓝光作为其主色而使这些部分突显出来。
S2-3,其中算子掩模的三个列向量分别为红色控制分量,绿色控制分量以及蓝色控制分量。
假设原像素点(B,G,R)通过算子掩模处理之后改变为:
视觉对颜色变化的频率响应,理论上称为彩色视觉的空间频率响应。如附图中的图2彩色视觉的空间频率响应,而人眼对380-700纳米范围内不同波长的光具有不同的敏感度,称为人眼的视敏特性。即从380-700nm的颜色大致分为紫色、蓝色、绿色、黄色、橙色、红色。
步骤2-4,经以上初步测试,给出算子掩模模板为:
所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,优选的,所述的S3所要求的经算子模板微调而成为的参数可以针对于不同部位,如小肠黏膜、结肠或者降段黏膜,以及针对不同外型特征,如凹陷、***以及出血,或针对不同形状,且根据人眼的视敏特性来讲我们则选择了对眼睛更加敏感的蓝色、绿色或者红色;
其检测生成的算子掩模的正确性包含的步骤包括:
S3-1经过在HSV颜色空间中提高亮度的图片,需要医务人员根据步骤1-1进行的分类以及标定出明显突变区域;
S3-2将这些图片通过算子掩模模板进行处理之后,经过医务人员的确认下(突出显示了较为明显的突变区域之后),再次标定出次不明显突变区域(在第一轮的处理之后,不明显突变区域有可能突显出来);
S3-3在不损坏较为明显突变区域显示的情况下调节参数形成针对于不同部位,不同形状的几组算子掩模参数。并反复与医务人员进行确认后即为最终的算子掩模参数。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
通过提升在HSV颜色空间提升亮度解决,比如气泡问题,我们通过判断这些区域的中心区域是否存在一个整体,还比如肠胃内部还存在各种褶皱现象等等。所以我们能确保在处理之后的效果能很大程度上,加强这些突变区域与非突变区域的对比。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明显示奇变区域的流程图;
图2是本发明显示奇变区域的理论依据彩色视觉的空间频率响应;
图3是本发明显示奇变区域的算子掩模参数规格;
图4是本发明求取显示奇变区域的算子掩模的公式;
图5是本发明显示奇变区域的部分算子掩模参数。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中,除非另有规定和限定,需要说明的是,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明公开了一种突出血管奇变或凸起物的显示方法,其理论依据在于根据人眼的视敏特性来对无线胶囊内窥镜图像的突变部位更能使得医务人员更加容易观察到。首先对原始图像进行颜色空间转换,其从RGB颜色空间转换至HSI颜色空间,即流程图中的预处理部分,其公式如下:
其中
通过以上公式将亮度提升一部分,然后在进行进一步的处理。
结合图3所示的像素网格来描述本发明所对应的公式。在与医务人员循环交流处理中,我们去除了能影响我们判断这些突变区域的因素,比如光照因素我们通过提升在HSV颜色空间提升亮度解决,比如气泡问题,我们通过判断这些区域的中心区域是否存在一个整体,还比如肠胃内部还存在各种褶皱现象等等。所以我们能确保在处理之后的效果能很大程度上,加强这些突变区域与非突变区域的对比。
在图4中,右边与掩模算子相乘的原像素,根据此点对应于算子掩模的不同种类型,模型大概分为3大类。***(凹陷)模型算子掩模,小肠(结肠、胃)黏膜模型算子掩模,蓝色(绿色等)模型算子掩模。其中各个算子掩模的参数由图5给出。在图像处理的过程中,上面的几种算子掩模会给出使用次数最多的前5名,其余也将留在待选区。
本发明提供了一种无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,包括如下步骤:
S1,从无线胶囊内窥镜中或者其他设备中获取出的肠胃原始图像,筛选出经医生初步诊断,但勾选出存在患病以及可能存在患病的这些图片;
S2,对步骤1所述的不明显特征图像的血管奇变或者异物凸起部分进行处理,并根据彩色视觉的空间频率响应理论与医护人员的参考自行设计出算子掩摸模板;
S3,并根据相应的效果修改算子掩模,形成对应于不同部位不同颜色的参数。
所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,优选的,所述的S1所获取的原始图像经医生经过如下筛选:
S1-1,将整个无线胶囊内窥镜的图像分类,从可能发生病变的外形特征来分如:凹陷、***以及出血;也可以从发生的病变部位来分如:小肠黏膜、结肠或者降段黏膜等;
S1-2,通过标出以上不同类型不同部位的无线胶囊内窥镜图像中的突变部位,并通过设计如权利要求1所说的算子掩模;
S1-3,通过设计好的算子掩模对选出的内窥镜图像进行处理之后交于专家检测,看是否存在原始图像中不明显甚至完成看不见的突变区域被显示出来(前提是在步骤1-2中所标识的稍微比较的明显的突显部位被增强显示)。
所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,优选的,所述的步骤2其中的算子掩模的设计的步骤包括:
S2-1,本实验在RGB颜色空间对其进行处理,而无线胶囊内窥镜图像是彩色图像组成,而为了不改变原图像的大小而只进行增强处理的话,我们则需要一个3*3的矩阵,所以确定矩阵的大小。
S2-2,第一由于部分无法区分细节的奇变部分由于暗度太暗,人眼对光亮较低的图片的信息处理能力就相对较弱,所以可以先将较暗图片在HSV颜色空间中将亮度值调高再转会RGB空间进行处理;第二由于无线胶囊内窥镜图像中血管部分或者发生奇变部位的颜色呈现为红色或者暗红色,是因为其吸收了照明LED的红光而致,所以我们在寻找矩阵的算子掩模的时候需要将原始图片中的红光去除,保留下来蓝光作为其主色而使这些部分突显出来。
S2-3,其中算子掩模的三个列向量分别为红色控制分量,绿色控制分量以及蓝色控制分量。
假设原像素点(B,G,R)通过算子掩模处理之后改变为:
视觉对颜色变化的频率响应,理论上称为彩色视觉的空间频率响应。如附图中的图2彩色视觉的空间频率响应,而人眼对380-700纳米范围内不同波长的光具有不同的敏感度,称为人眼的视敏特性。即从380-700nm的颜色大致分为紫色、蓝色、绿色、黄色、橙色、红色。
步骤2-4,经以上初步测试,给出算子掩模模板为:
所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,优选的,所述的S3所要求的经算子模板微调而成为的参数可以针对于不同部位,如小肠黏膜、结肠或者降段黏膜,以及针对不同外型特征,如凹陷、***以及出血,或针对不同形状,且根据人眼的视敏特性来讲我们则选择了对眼睛更加敏感的蓝色、绿色或者红色;
其检测生成的算子掩模的正确性包含的步骤包括:
S3-1经过在HSV颜色空间中提高亮度的图片,需要医务人员根据步骤1-1进行的分类以及标定出明显突变区域;
S3-2将这些图片通过算子掩模模板进行处理之后,经过医务人员的确认下(突出显示了较为明显的突变区域之后),再次标定出次不明显突变区域(在第一轮的处理之后,不明显突变区域有可能突显出来);
S3-3在不损坏较为明显突变区域显示的情况下调节参数形成针对于不同部位,不同形状的几组算子掩模参数。并反复与医务人员进行确认后即为最终的算子掩模参数。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (4)
1.一种无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1,从无线胶囊内窥镜中或者其他设备中获取出的肠胃原始图像,筛选出经医生初步诊断,但勾选出存在患病以及可能存在患病的这些图片;
S2,对步骤1所述的不明显特征图像的血管奇变或者异物凸起部分进行处理,并根据彩色视觉的空间频率响应理论与医护人员的参考自行设计出算子掩摸模板;
S3,并根据相应的效果修改算子掩模,形成对应于不同部位不同颜色的参数。
2.根据权利要求1所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,其特征在于,所述的S1所获取的原始图像经医生经过如下筛选:
S1-1,将整个无线胶囊内窥镜的图像分类,从可能发生病变的外形特征来分如:凹陷、***以及出血;也可以从发生的病变部位来分如:小肠黏膜、结肠或者降段黏膜等;
S1-2,通过标出以上不同类型不同部位的无线胶囊内窥镜图像中的突变部位,并通过设计如权利要求1所说的算子掩模;
S1-3,通过设计好的算子掩模对选出的内窥镜图像进行处理之后交于专家检测,看是否存在原始图像中不明显甚至完成看不见的突变区域被显示出来(前提是在步骤1-2中所标识的稍微比较的明显的突显部位被增强显示)。
3.根据权利要求1所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,其特征在于,所述的步骤2其中的算子掩模的设计的步骤包括:
S2-1,本实验在RGB颜色空间对其进行处理,而无线胶囊内窥镜图像是彩色图像组成,而为了不改变原图像的大小而只进行增强处理的话,我们则需要一个3*3的矩阵,所以确定矩阵的大小。
S2-2,第一由于部分无法区分细节的奇变部分由于暗度太暗,人眼对光亮较低的图片的信息处理能力就相对较弱,所以可以先将较暗图片在HSV颜色空间中将亮度值调高再转会RGB空间进行处理;第二由于无线胶囊内窥镜图像中血管部分或者发生奇变部位的颜色呈现为红色或者暗红色,是因为其吸收了照明LED的红光而致,所以我们在寻找矩阵的算子掩模的时候需要将原始图片中的红光去除,保留下来蓝光作为其主色而使这些部分突显出来。
S2-3,其中算子掩模的三个列向量分别为红色控制分量,绿色控制分量以及蓝色控制分量。
假设原像素点(B,G,R)通过算子掩模处理之后改变为:
视觉对颜色变化的频率响应,理论上称为彩色视觉的空间频率响应。如附图中的图2彩色视觉的空间频率响应,而人眼对380-700纳米范围内不同波长的光具有不同的敏感度,称为人眼的视敏特性。即从380-700nm的颜色大致分为紫色、蓝色、绿色、黄色、橙色、红色。
步骤2-4,经以上初步测试,给出算子掩模模板为:
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4.根据权利要求1所述的无线胶囊内窥镜图像突出血管奇变以及凸起部位的显示方法,其特征在于,所述的S3所要求的经算子模板微调而成为的参数可以针对于不同部位,如小肠黏膜、结肠或者降段黏膜,以及针对不同外型特征,如凹陷、***以及出血,或针对不同形状,且根据人眼的视敏特性来讲我们则选择了对眼睛更加敏感的蓝色、绿色或者红色。
其检测生成的算子掩模的正确性包含的步骤包括:
S3-1经过在HSV颜色空间中提高亮度的图片,需要医务人员根据步骤1-1进行的分类以及标定出明显突变区域;
S3-2将这些图片通过算子掩模模板进行处理之后,经过医务人员的确认下(突出显示了较为明显的突变区域之后),再次标定出次不明显突变区域(在第一轮的处理之后,不明显突变区域有可能突显出来);
S3-3在不损坏较为明显突变区域显示的情况下调节参数形成针对于不同部位,不同形状的几组算子掩模参数。并反复与医务人员进行确认后即为最终的算子掩模参数。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107610081A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-19 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种内窥镜信号处理方法及*** |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102449666A (zh) * | 2009-03-26 | 2012-05-09 | 直观外科手术操作公司 | 用于为操纵内窥镜设备的末端朝向一个或更多个界标转向提供视觉引导和在内窥镜导航中辅助操作者的*** |
CN103984957A (zh) * | 2014-05-04 | 2014-08-13 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 胶囊内窥镜图像可疑病变区域自动预警*** |
CN104540438A (zh) * | 2012-07-17 | 2015-04-22 | Hoya株式会社 | 图像处理装置和内窥镜装置 |
CN105574871A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-11 | 深圳市智影医疗科技有限公司 | 在放射图像中检测肺部局部性病变的分割分类方法和*** |
CN106373137A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-01 | 安翰光电技术(武汉)有限公司 | 用于胶囊内窥镜的消化道出血图像检测方法 |
CN106535805A (zh) * | 2014-07-25 | 2017-03-22 | 柯惠Lp公司 | 用于机器人手术***的增强手术现实环境 |
-
2017
- 2017-04-18 CN CN201710251809.5A patent/CN107133941A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102449666A (zh) * | 2009-03-26 | 2012-05-09 | 直观外科手术操作公司 | 用于为操纵内窥镜设备的末端朝向一个或更多个界标转向提供视觉引导和在内窥镜导航中辅助操作者的*** |
CN104540438A (zh) * | 2012-07-17 | 2015-04-22 | Hoya株式会社 | 图像处理装置和内窥镜装置 |
CN103984957A (zh) * | 2014-05-04 | 2014-08-13 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 胶囊内窥镜图像可疑病变区域自动预警*** |
CN106535805A (zh) * | 2014-07-25 | 2017-03-22 | 柯惠Lp公司 | 用于机器人手术***的增强手术现实环境 |
CN105574871A (zh) * | 2015-12-16 | 2016-05-11 | 深圳市智影医疗科技有限公司 | 在放射图像中检测肺部局部性病变的分割分类方法和*** |
CN106373137A (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-01 | 安翰光电技术(武汉)有限公司 | 用于胶囊内窥镜的消化道出血图像检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
朱秀昌 等: "《数字图像处理与图像通信》", 31 August 2016 * |
郭斯羽: "《面向检测的图像处理技术》", 31 August 2015 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107610081A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-01-19 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种内窥镜信号处理方法及*** |
CN107610081B (zh) * | 2017-09-13 | 2020-10-27 | 华中科技大学鄂州工业技术研究院 | 一种内窥镜信号处理方法及*** |
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