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申请/专利权人：深圳市资福医疗技术有限公司

摘要：本发明公布一种病灶识别方法，包括以下步骤：获取消化道图像并转换为RGB矩阵；将RGB矩阵转换为YUV矩阵并分离得到原始Y分量矩阵；对原始Y分量矩阵进行腐蚀处理得到第一Y分量矩阵；对第一Y分量矩阵进行区域分割，得到区域目标子图块及边界线集合；获取RGB矩阵对应的第一矩形子图序列；获取第一矩形子图序列的第二矩形子图序列；获取第二矩形子图序列的特征向量；基于特征向量构建全连接网络；基于数据样本训练并学习样本参数；识别和确定图像中可疑病灶并输出。本发明结合血红蛋白数据合成图像样本的特征向量，对低维度特征向量使用全连接网络实现多分类，仅传输针对包含病灶的子图像，达到增加续航及传输特定病灶图像，提高病灶识别的准确度。

主权项：1.一种病灶识别方法，包括胶囊内窥镜，其特征在于，包括以下步骤：获取消化道图像并转换为RGB矩阵；将RGB矩阵转换为YUV矩阵并分离得到原始Y分量矩阵；对原始Y分量矩阵进行腐蚀处理得到第一Y分量矩阵；对第一Y分量矩阵进行区域分割，得到区域目标子图块及边界线集合；获取RGB矩阵对应的第一矩形子图序列；获取第一矩形子图序列的第二矩形子图序列，获取第二矩形子图序列的特征向量具体为：对第三数据序列S2，任取一个第二矩形子图其中的分辨率为Ki×Wi，其中为在第x行y列的RGB三维向量元素，其中x＝0，1，2，...，y＝0，1，2，...，所述表示为： 进一步获取不变矩组，具体为：使用通用的RGB转YUV图像处理算法，得到第二矩形子图所对应的YUV矩阵，并分离出Y分量矩阵令为在第x行y列的元素值，定义的p+q阶的原点mpq，其中p∈0，1，2，...，q∈0，1，2，...，表示为： 基于零阶原点矩p＝0,q＝0和一阶原点矩p＝1,q＝0，获取矩形质心坐标x0，y0： 进而结合质心，定义中心μpq为： 基于Hu矩变换原理，先将p+q中心矩归一化得到： 再基于归一化后的ηpq，采用如下公式进一步得到不变矩组：Hu1＝η20+η02； Hu3＝η30-3η122+3η21-η032；Hu4＝η30+η122+η21+η032；Hu5＝η30-3η12η30+η12[η30+η122-3η21+η032]+3η21-η03η21+η03[η30+η122-η21+η032]；Hu6＝η20-η02[η30+η122-η21+η022]+4η11η30+η12η21+η03；Hu7＝3η21-η03η21+η03[η30+η122-3η21+η032]+η30-3η12η21+η03[3η30+η122-η21+η032]；进一步采用以下方法获取血红蛋白吸收系数：对的每个元素的r分量和g分量，按如下生物学定义的血红蛋白吸收系数公式做转换： 并按以下公式获取的系数均值： 最终，合成第二矩形子图对应的特征向量Fi： 获取第二矩形子图序列的特征向量；基于特征向量构建全连接网络，预测病灶类别；基于数据样本训练并学习样本参数；识别和确定图像中可疑病灶并输出。

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百度查询： 深圳市资福医疗技术有限公司 一种病灶识别方法、装置及计算机存储介质