宮頸圖像智能輔助判斷系統及其處理方法與流程

本發明涉及醫療器械技術領域，更具體地，涉及一種宮頸圖像智能輔助判斷系統及其處理方法。

背景技術：

宮頸癌是目前人類所有癌癥病變中唯一病因明確的癌癥，也是唯一可以有望通過人為預防減少或消滅的癌癥。陰道鏡檢查可以發現宮頸糜爛、宮頸息肉、宮頸上皮內瘤樣病變、宮頸癌、陰道炎、外陰、陰道或宮頸肉頭瘤病、毒感染和亞臨床乳頭瘤病毒感染。陰道鏡檢查不僅在診斷子宮頸早期癌變和辨別腫瘤與炎癥等方面有應用價值，而且在治療方面，特別在宮頸上皮內瘤樣病變的治療有特殊應用價值。因為陰道鏡可以看到宮頸上皮變化的位置和范圍，陰道鏡的視頻圖像或計算機視頻圖像采集和存儲對宮頸病變的追蹤觀察非常重要。

在陰道鏡檢查過程中，現有技術就是醫生根據采集的陰道鏡所采集的圖像，用肉眼去觀察宮頸上皮在使用生理鹽水、5％醋酸溶液和5％復方碘溶液后的變化，對陰道鏡所采集的圖像進行判讀和評估。但是，目前懂得陰道鏡檢查和診斷的婦科醫生不足，同時在宮頸癌檢查中，缺失規范的診斷標準，因而，無法保證基層醫務人員正確的檢查操作，錯誤的圖像分析會導致錯誤的異常部位活檢，因而會誤診、漏診或過度活檢。另外，由于沒有量化標準，沒有統一的評估標準，即便匯集專家對所檢查和采集的圖像進行評估，對于同一患者的圖像，可能不同的專家都會有不同的評估結果(受到主觀因素的影響)，從而影響評估的準確性和一致性。

基于上述的技術問題，在中國專利申請cn201510870263.2中提供了一種陰道鏡圖像的智能識別方法，通過僅選取疑似病變區域的圖像進行特征提取，提高其甄別速度，并借助計算機輔助診斷技術和標準陰道鏡圖庫同屏對比，在一定程度上提高不同醫生對同副圖像的診斷相符性。雖然，上述發明在一定程度上解決了現有宮頸癌診斷過程中所存在的問題，但是，由于其僅僅是采用病變區域對比，故導致其判斷會產生一定誤差，且其僅是針對宮頸癌病患的診斷，而對于普通宮頸體檢無法不適用。

技術實現要素：

本發明提供一種使用范圍廣、使用方便且判斷更加精準的宮頸圖像智能輔助判斷系統及其處理方法，以解決現有宮頸診斷裝置的診斷不準確和使用范圍不廣的問題。

根據本發明的一個方面，提供一種宮頸圖像智能輔助判斷系統，包括：陰道鏡檢測裝置，用于獲取宮頸圖像，并采集所述宮頸圖像的特征數據；

輔助判斷裝置，與所述陰道鏡檢測裝置通訊相連，且其包括處理單元、存儲模塊和對比分析模塊，所述存儲模塊和對比分析模塊分別與所述處理單元電性相連，

所述存儲模塊內設有初篩模型和多個特征模型，所述初篩模型內設有多個不同的初篩病例模型和多個不同的初篩正常模型，所述初篩病例模型由處于病態的宮頸圖像所構成，所述初篩正常模型由處于正常狀態的宮頸圖像所構成，所述特征模型與所述初篩病例模型對應。

所述特征模型由多個不同病態的特征子模型所構成，且所述特征子模型內包括所述特征子模型對應的病變類型名稱、病變區域的特征參數和病變區域的特征圖像。

在上述方案基礎上優選，所述對比分析模塊包括像素分析模塊和數據分析模塊，所述像素分析模塊，用于將所述待檢測宮頸圖像與所述存儲模塊內的初篩模型進行像素分析對比，以獲取與所述待檢測宮頸圖像對應的所述初篩病例模型；

所述數據分析模塊，用于將所述待檢測宮頸圖像與所述特征模型進行對比分析，以找到與所述待檢測宮頸圖像數據相近似的特征子模型。

在上述方案基礎上優選，所述輔助判斷裝置還包括顯示單元，所述顯示單元與所述處理單元電性相連。

在上述方案基礎上優選，所述宮頸圖像包括六種狀態圖，所述六種狀態圖由宮頸處于白光狀態下的白光狀態圖、宮頸處于綠光狀態下的綠光狀態圖、宮頸處于醋酸60秒下的醋酸狀態圖、宮頸處于醋酸90秒下的醋酸次狀態圖、宮頸處于醋酸120秒狀態下的醋酸二次狀態圖和宮頸處于碘染狀態下的碘染狀態圖所組成。

在上述方案基礎上優選，每一個所述初篩病例模型和每一個所述初篩正常模型均由6種不同狀態的宮頸圖像所構成，且所述特征子模型內病變區域的特征圖像包括6種不同狀態圖像。

在上述方案基礎上優選，所述陰道鏡檢測裝置包括主鏡體、控制器、成像探頭、照明光源和成像相機，所述照明光源、控制器和成像相機裝設在所述主鏡體上，所述照明光源、成像探頭、照明光源與所述控制器電性相連。

本發明還提供了一種如上所述的宮頸圖像智能輔助判斷系統的處理方法，包括以下步驟：

步驟a1.基于待檢測宮頸圖像和所述待檢測宮頸圖像的特征數據，將所述待檢測宮頸圖像與初篩模型進行分析，以確定與所述待檢測宮頸圖像近似的特征模型；

步驟a2.將所述待檢測宮頸圖像的圖像特征數據與特征子模型進行對比，以獲取與所述待檢測宮頸圖像對應的所述特征子模型；

其中，所述初篩模型內設有多個不同的初篩病例模型和多個不同的初篩正常模型，所述初篩病例模型由處于病態的宮頸圖像所構成，所述初篩正常模型由處于正常狀態的宮頸圖像所構成，所述特征模型與所述初篩病例模型對應；所述特征模型由多個不同病態的特征子模型所構成，且所述特征子模型內包括所述特征子模型對應的病變類型名稱、病變區域的特征參數和病變區域的特征圖像。

在上述方案基礎上優選，所述步驟a1中所述待檢測宮頸圖像是通過陰道鏡檢測裝置以獲取。

在上述方案基礎上優選，所述步驟a2詳細包括以下步驟：

步驟a21.將所述待檢測宮頸圖像與所述初篩模型進行分析，以確定與所述待檢測宮頸圖像近似的初篩病例模型；

步驟a22.基于所述初篩病例模型與所述特征模型對應關系，獲取與所述待檢測宮頸圖像對應的特征模型。

本發明提供了一種宮頸圖像智能輔助判斷系統，通過將陰道鏡檢測裝置與輔助判斷裝置結合在一起，利用陰道鏡檢測裝置獲取待檢測宮頸圖像及其特征數據，配合輔助判斷裝置將待檢測宮頸圖像和其特征數據進行對比分析，不僅可判斷當前待檢測宮頸是否是正常宮頸，而且還可以利用待檢測宮頸圖像的特征數據得到當前待檢測宮頸有可能是屬于什么病變類型及病變的特征參數，以協助醫生做出正確的診斷和判斷，從而達到提高醫生診斷水平，降低誤診和漏診的概率。

附圖說明

圖1為本發明的一種宮頸圖像智能輔助判斷系統的結構框圖；

圖2為本發明的存儲單元內的初篩模型和特征模型的結構框圖；

圖3為本發明的一種宮頸圖像智能輔助判斷系統的處理方法流程圖；

圖4為本發明的宮頸處于白光狀態下的白光狀態圖；

圖5為根據本發明的宮頸處于綠光狀態下的綠光狀態圖；

圖6為根據本發明的宮頸處于醋酸60秒下的醋酸狀態圖；

圖7為根據本發明的宮頸處于醋酸90秒下的醋酸次狀態圖；

圖8為根據本發明的宮頸處于醋酸120秒下的醋酸次狀態圖；

圖9為根據本發明的宮頸處于碘染狀態下的碘染狀態圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，對本發明的具體實施方式作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發明，但不用來限制本發明的范圍。

請參閱圖1和圖2所示，本發明提供了一種宮頸圖像智能輔助判斷系統，包括：

陰道鏡檢測裝置，用于獲取宮頸圖像，并采集宮頸圖像的特征數據；

輔助判斷裝置，與陰道鏡檢測裝置通訊相連，用以獲取陰道鏡檢測裝置所采集的待檢測宮頸圖像和宮頸圖像的特征數據。

其中，本發明的輔助判斷裝置包括處理單元、存儲模塊和對比分析模塊，存儲模塊和對比分析模塊分別與處理單元電性相連。

本發明的存儲模塊內設有初篩模型和多個特征模型，初篩模型內設有多個不同的初篩病例模型和多個不同的初篩正常模型，初篩病例模型由處于病態的宮頸圖像所構成，初篩正常模型由處于正常狀態的宮頸圖像所構成，特征模型與初篩病例模型對應。

而本發明的特征模型由多個不同病態的特征子模型所構成，且特征子模型內包括與特征子模型對應的病變類型名稱、病變區域的特征參數和病變區域的特征圖像。

使用時，通過陰道鏡檢測裝置，以獲取待檢測宮頸圖像和該宮頸圖像的特征數據，然后，將其發送至輔助判斷裝置。

輔助判斷裝置，通過處理單元讀取存儲模塊內的初篩模型數據，并控制對比分析模塊將待檢測宮頸圖像與初篩模型進行圖像像素分析，以判斷待檢測宮頸的圖像屬于初篩正常模型還是初篩病例模型，當待檢測宮頸屬于初篩正常模型時，則通過處理模塊反應當前待檢測宮頸為正常狀態，從而以實現其初篩的目的。

當通過對比分析模塊進行圖像分析時，得到當前待檢測宮頸與初篩模型中的其中某一個初篩病例模型對應時，則反應該待檢測宮頸為病態宮頸，此時，為了進一步確定其該宮頸的具體信息，本發明的對比分析模塊還將其與對應的特征模型進行對比分析，從而以獲取與該待檢測宮頸近似的特征子模型，以確定該宮頸的病態信息，輔助醫生判斷。

在本發明的另一實施例中，本發明的對比分析模塊包括像素分析模塊和數據分析模塊，其中，像素分析模塊，用于將獲取待檢測宮頸圖像與存儲模塊內的初篩模型進行像素分析對比，以獲取與待檢測宮頸圖像對應的初篩病例模型。

數據分析模塊，用于將待檢測宮頸圖像與特征模型進行對比分析，以找到與待檢測宮頸圖像數據相近似的特征子模型。

進一步的，本發明的輔助判斷裝置還包括顯示單元，顯示單元與處理單元電性相連，當對比分析模塊獲取到當前待檢測宮頸的檢測結果信息時，將其通過處理單元發送至顯示單元，予以顯示，從而使醫生能夠直觀了解當前宮頸檢測結果，以輔助判斷。

為了確保本發明的輔助判斷裝置的準確性，本發明的宮頸圖像包括六種狀態圖，如圖4、圖5、圖6、圖7、圖8和圖9所示。其中，六種狀態圖由宮頸處于白光狀態下的白光狀態圖、宮頸處于綠光狀態下的綠光狀態圖、宮頸處于醋酸60秒下的醋酸狀態圖、宮頸處于醋酸90秒下的醋酸次狀態圖、宮頸處于醋酸120秒狀態下的醋酸二次狀態圖和宮頸處于碘染狀態下的碘染狀態圖所組成。

進一步的，本發明的每一個初篩病例模型和每一個初篩正常模型均由6種不同狀態的宮頸圖像所構成，且特征子模型內病變區域的特征圖像包括6種不同狀態圖像的特征圖像。

其中，初篩正常模型的6種不同狀態的宮頸圖像分別為正常宮頸處于白光狀態下的白光狀態圖、正常宮頸處于綠光狀態下的綠光狀態圖、正常宮頸處于醋酸60秒下的醋酸狀態圖、正常宮頸處于醋酸90秒下的醋酸次狀態圖、正常宮頸處于醋酸120秒狀態下的醋酸二次狀態圖和正常宮頸處于碘染狀態下的碘染狀態圖。

本發明的初篩病例模型的6種不同狀態的宮頸圖像分別為病態宮頸處于白光狀態下的白光狀態圖、病態宮頸處于綠光狀態下的綠光狀態圖、病態宮頸處于醋酸60秒下的醋酸狀態圖、病態宮頸處于醋酸90秒下的醋酸次狀態圖、病態宮頸處于醋酸120秒狀態下的醋酸二次狀態圖和病態宮頸處于碘染狀態下的碘染狀態圖。

使用時，利用通過陰道鏡檢測裝置獲取6中不同狀態的待檢測宮頸圖像，然后分別與初篩模型和特征模型對比，利用初篩模型和特征模型中的6種不同狀態的宮頸圖像，對每一個圖像分別一一對應對比，對比時，當6種圖片都近似時才予以判斷兩者近似，從而以提高其判斷準確性。

為了進一步說明本發明的技術方案，請繼續參閱圖1所示，本發明的陰道鏡檢測裝置包括主鏡體、控制器、成像探頭、照明光源和成像相機，照明光源、控制器和成像相機裝設在主鏡體上，照明光源、成像探頭、照明光源與控制器電性相連。在進行宮頸圖像和數據采集時，利用照明光源發出白光和綠光照射在宮頸上經過成像探頭以獲取成像數據，發送至控制器，通過控制器發送至輔助判斷裝置。

請繼續參閱圖3所示，發明還提供了一種如述的宮頸圖像智能輔助判斷系統的處理方法，包括以下步驟：

步驟a1.基于待檢測宮頸圖像和待檢測宮頸圖像的特征數據，將待檢測宮頸圖像與初篩模型進行查找對比分析，以確定與待檢測宮頸圖像相近似的的特征模型；

步驟a2.將待檢測宮頸圖像的圖像特征數據與特征子模型進行對比，以獲取與待檢測宮頸圖像對應的特征子模型；

其中，初篩模型內設有多個不同的初篩病例模型和多個不同的初篩正常模型，初篩病例模型由處于病態的宮頸圖像所構成，初篩正常模型由處于正常狀態的宮頸圖像所構成，特征模型與初篩病例模型對應；特征模型由多個不同病態的特征子模型所構成，且特征子模型內包括特征子模型對應的病變類型名稱、病變區域的特征參數和病變區域的特征圖像。

在本發明的另一實施例中，本發明的步驟a2詳細包括以下步驟：

步驟a21.將待檢測宮頸圖像與初篩模型進行查找對比分析，以確定與待檢測宮頸圖像相近似的初篩病例模型；

步驟a22.基于初篩病例模型與特征模型對應關系，獲取與待檢測宮頸圖像對應的特征模型。

使用時，通過陰道鏡檢測裝置，以獲取待檢測宮頸圖像和該宮頸圖像的特征數據，然后，將其發送至輔助判斷裝置。

輔助判斷裝置，通過處理單元讀取存儲模塊內的初篩模型數據，并控制對比分析模塊將待檢測宮頸圖像與初篩模型進行圖像像素對比分析，以判斷待檢測宮頸的圖像屬于初篩正常模型還是初篩病例模型，當待檢測宮頸屬于初篩正常模型時，則通過處理模塊反應當前待檢測宮頸為正常狀態，從而以實現其初篩的目的。

當通過對比分析模塊進行圖像分析以獲取當前待檢測宮頸與初篩模型中的其中某一個初篩病例模型對應時，則反應該待檢測宮頸為病態宮頸，此時，為了進一步確定其該宮頸的具體信息，本發明的對比分析模塊還將其與對應的特征模型進行對比分析，從而以獲取對該檢測宮頸近似的特征子模型，以確定該宮頸的病態信息，輔助醫生判斷。

本發明提供了一種宮頸圖像智能輔助判斷系統，通過將陰道鏡檢測裝置與輔助判斷裝置結合在一起，利用陰道鏡檢測裝置獲取待檢測宮頸圖像及其特征數據，配合輔助判斷裝置將待檢測宮頸圖像和其特征數據進行對比分析，不僅可判斷當前待檢測宮頸是否是正常宮頸，而且還可以利用待檢測宮頸圖像的特征數據得到當前待檢測宮頸有可能是屬于什么病變類型及病變的特征參數，以協助醫生做出正確的診斷和判斷，從而達到提高醫生診斷水平，降低誤診和漏診的概率。

最后，本申請的方法僅為較佳的實施方案，并非用于限定本發明的保護范圍。凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。