宫颈图像智能辅助判断系统及其处理方法与流程

本发明涉及医疗器械技术领域，更具体地，涉及一种宫颈图像智能辅助判断系统及其处理方法。

背景技术：

宫颈癌是目前人类所有癌症病变中唯一病因明确的癌症，也是唯一可以有望通过人为预防减少或消灭的癌症。阴道镜检查可以发现宫颈糜烂、宫颈息肉、宫颈上皮内瘤样病变、宫颈癌、阴道炎、外阴、阴道或宫颈肉头瘤病、毒感染和亚临床乳头瘤病毒感染。阴道镜检查不仅在诊断子宫颈早期癌变和辨别肿瘤与炎症等方面有应用价值，而且在治疗方面，特别在宫颈上皮内瘤样病变的治疗有特殊应用价值。因为阴道镜可以看到宫颈上皮变化的位置和范围，阴道镜的视频图像或计算机视频图像采集和存储对宫颈病变的追踪观察非常重要。

在阴道镜检查过程中，现有技术就是医生根据采集的阴道镜所采集的图像，用肉眼去观察宫颈上皮在使用生理盐水、5％醋酸溶液和5％复方碘溶液后的变化，对阴道镜所采集的图像进行判读和评估。但是，目前懂得阴道镜检查和诊断的妇科医生不足，同时在宫颈癌检查中，缺失规范的诊断标准，因而，无法保证基层医务人员正确的检查操作，错误的图像分析会导致错误的异常部位活检，因而会误诊、漏诊或过度活检。另外，由于没有量化标准，没有统一的评估标准，即便汇集专家对所检查和采集的图像进行评估，对于同一患者的图像，可能不同的专家都会有不同的评估结果(受到主观因素的影响)，从而影响评估的准确性和一致性。

基于上述的技术问题，在中国专利申请cn201510870263.2中提供了一种阴道镜图像的智能识别方法，通过仅选取疑似病变区域的图像进行特征提取，提高其甄别速度，并借助计算机辅助诊断技术和标准阴道镜图库同屏对比，在一定程度上提高不同医生对同副图像的诊断相符性。虽然，上述发明在一定程度上解决了现有宫颈癌诊断过程中所存在的问题，但是，由于其仅仅是采用病变区域对比，故导致其判断会产生一定误差，且其仅是针对宫颈癌病患的诊断，而对于普通宫颈体检无法不适用。

技术实现要素：

本发明提供一种使用范围广、使用方便且判断更加精准的宫颈图像智能辅助判断系统及其处理方法，以解决现有宫颈诊断装置的诊断不准确和使用范围不广的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种宫颈图像智能辅助判断系统，包括：阴道镜检测装置，用于获取宫颈图像，并采集所述宫颈图像的特征数据；

辅助判断装置，与所述阴道镜检测装置通讯相连，且其包括处理单元、存储模块和对比分析模块，所述存储模块和对比分析模块分别与所述处理单元电性相连，

所述存储模块内设有初筛模型和多个特征模型，所述初筛模型内设有多个不同的初筛病例模型和多个不同的初筛正常模型，所述初筛病例模型由处于病态的宫颈图像所构成，所述初筛正常模型由处于正常状态的宫颈图像所构成，所述特征模型与所述初筛病例模型对应。

所述特征模型由多个不同病态的特征子模型所构成，且所述特征子模型内包括所述特征子模型对应的病变类型名称、病变区域的特征参数和病变区域的特征图像。

在上述方案基础上优选，所述对比分析模块包括像素分析模块和数据分析模块，所述像素分析模块，用于将所述待检测宫颈图像与所述存储模块内的初筛模型进行像素分析对比，以获取与所述待检测宫颈图像对应的所述初筛病例模型；

所述数据分析模块，用于将所述待检测宫颈图像与所述特征模型进行对比分析，以找到与所述待检测宫颈图像数据相近似的特征子模型。

在上述方案基础上优选，所述辅助判断装置还包括显示单元，所述显示单元与所述处理单元电性相连。

在上述方案基础上优选，所述宫颈图像包括六种状态图，所述六种状态图由宫颈处于白光状态下的白光状态图、宫颈处于绿光状态下的绿光状态图、宫颈处于醋酸60秒下的醋酸状态图、宫颈处于醋酸90秒下的醋酸次状态图、宫颈处于醋酸120秒状态下的醋酸二次状态图和宫颈处于碘染状态下的碘染状态图所组成。

在上述方案基础上优选，每一个所述初筛病例模型和每一个所述初筛正常模型均由6种不同状态的宫颈图像所构成，且所述特征子模型内病变区域的特征图像包括6种不同状态图像。

在上述方案基础上优选，所述阴道镜检测装置包括主镜体、控制器、成像探头、照明光源和成像相机，所述照明光源、控制器和成像相机装设在所述主镜体上，所述照明光源、成像探头、照明光源与所述控制器电性相连。

本发明还提供了一种如上所述的宫颈图像智能辅助判断系统的处理方法，包括以下步骤：

步骤a1.基于待检测宫颈图像和所述待检测宫颈图像的特征数据，将所述待检测宫颈图像与初筛模型进行分析，以确定与所述待检测宫颈图像近似的特征模型；

步骤a2.将所述待检测宫颈图像的图像特征数据与特征子模型进行对比，以获取与所述待检测宫颈图像对应的所述特征子模型；

其中，所述初筛模型内设有多个不同的初筛病例模型和多个不同的初筛正常模型，所述初筛病例模型由处于病态的宫颈图像所构成，所述初筛正常模型由处于正常状态的宫颈图像所构成，所述特征模型与所述初筛病例模型对应；所述特征模型由多个不同病态的特征子模型所构成，且所述特征子模型内包括所述特征子模型对应的病变类型名称、病变区域的特征参数和病变区域的特征图像。

在上述方案基础上优选，所述步骤a1中所述待检测宫颈图像是通过阴道镜检测装置以获取。

在上述方案基础上优选，所述步骤a2详细包括以下步骤：

步骤a21.将所述待检测宫颈图像与所述初筛模型进行分析，以确定与所述待检测宫颈图像近似的初筛病例模型；

步骤a22.基于所述初筛病例模型与所述特征模型对应关系，获取与所述待检测宫颈图像对应的特征模型。

本发明提供了一种宫颈图像智能辅助判断系统，通过将阴道镜检测装置与辅助判断装置结合在一起，利用阴道镜检测装置获取待检测宫颈图像及其特征数据，配合辅助判断装置将待检测宫颈图像和其特征数据进行对比分析，不仅可判断当前待检测宫颈是否是正常宫颈，而且还可以利用待检测宫颈图像的特征数据得到当前待检测宫颈有可能是属于什么病变类型及病变的特征参数，以协助医生做出正确的诊断和判断，从而达到提高医生诊断水平，降低误诊和漏诊的概率。

附图说明

图1为本发明的一种宫颈图像智能辅助判断系统的结构框图；

图2为本发明的存储单元内的初筛模型和特征模型的结构框图；

图3为本发明的一种宫颈图像智能辅助判断系统的处理方法流程图；

图4为本发明的宫颈处于白光状态下的白光状态图；

图5为根据本发明的宫颈处于绿光状态下的绿光状态图；

图6为根据本发明的宫颈处于醋酸60秒下的醋酸状态图；

图7为根据本发明的宫颈处于醋酸90秒下的醋酸次状态图；

图8为根据本发明的宫颈处于醋酸120秒下的醋酸次状态图；

图9为根据本发明的宫颈处于碘染状态下的碘染状态图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

请参阅图1和图2所示，本发明提供了一种宫颈图像智能辅助判断系统，包括：

阴道镜检测装置，用于获取宫颈图像，并采集宫颈图像的特征数据；

辅助判断装置，与阴道镜检测装置通讯相连，用以获取阴道镜检测装置所采集的待检测宫颈图像和宫颈图像的特征数据。

其中，本发明的辅助判断装置包括处理单元、存储模块和对比分析模块，存储模块和对比分析模块分别与处理单元电性相连。

本发明的存储模块内设有初筛模型和多个特征模型，初筛模型内设有多个不同的初筛病例模型和多个不同的初筛正常模型，初筛病例模型由处于病态的宫颈图像所构成，初筛正常模型由处于正常状态的宫颈图像所构成，特征模型与初筛病例模型对应。

而本发明的特征模型由多个不同病态的特征子模型所构成，且特征子模型内包括与特征子模型对应的病变类型名称、病变区域的特征参数和病变区域的特征图像。

使用时，通过阴道镜检测装置，以获取待检测宫颈图像和该宫颈图像的特征数据，然后，将其发送至辅助判断装置。

辅助判断装置，通过处理单元读取存储模块内的初筛模型数据，并控制对比分析模块将待检测宫颈图像与初筛模型进行图像像素分析，以判断待检测宫颈的图像属于初筛正常模型还是初筛病例模型，当待检测宫颈属于初筛正常模型时，则通过处理模块反应当前待检测宫颈为正常状态，从而以实现其初筛的目的。

当通过对比分析模块进行图像分析时，得到当前待检测宫颈与初筛模型中的其中某一个初筛病例模型对应时，则反应该待检测宫颈为病态宫颈，此时，为了进一步确定其该宫颈的具体信息，本发明的对比分析模块还将其与对应的特征模型进行对比分析，从而以获取与该待检测宫颈近似的特征子模型，以确定该宫颈的病态信息，辅助医生判断。

在本发明的另一实施例中，本发明的对比分析模块包括像素分析模块和数据分析模块，其中，像素分析模块，用于将获取待检测宫颈图像与存储模块内的初筛模型进行像素分析对比，以获取与待检测宫颈图像对应的初筛病例模型。

数据分析模块，用于将待检测宫颈图像与特征模型进行对比分析，以找到与待检测宫颈图像数据相近似的特征子模型。

进一步的，本发明的辅助判断装置还包括显示单元，显示单元与处理单元电性相连，当对比分析模块获取到当前待检测宫颈的检测结果信息时，将其通过处理单元发送至显示单元，予以显示，从而使医生能够直观了解当前宫颈检测结果，以辅助判断。

为了确保本发明的辅助判断装置的准确性，本发明的宫颈图像包括六种状态图，如图4、图5、图6、图7、图8和图9所示。其中，六种状态图由宫颈处于白光状态下的白光状态图、宫颈处于绿光状态下的绿光状态图、宫颈处于醋酸60秒下的醋酸状态图、宫颈处于醋酸90秒下的醋酸次状态图、宫颈处于醋酸120秒状态下的醋酸二次状态图和宫颈处于碘染状态下的碘染状态图所组成。

进一步的，本发明的每一个初筛病例模型和每一个初筛正常模型均由6种不同状态的宫颈图像所构成，且特征子模型内病变区域的特征图像包括6种不同状态图像的特征图像。

其中，初筛正常模型的6种不同状态的宫颈图像分别为正常宫颈处于白光状态下的白光状态图、正常宫颈处于绿光状态下的绿光状态图、正常宫颈处于醋酸60秒下的醋酸状态图、正常宫颈处于醋酸90秒下的醋酸次状态图、正常宫颈处于醋酸120秒状态下的醋酸二次状态图和正常宫颈处于碘染状态下的碘染状态图。

本发明的初筛病例模型的6种不同状态的宫颈图像分别为病态宫颈处于白光状态下的白光状态图、病态宫颈处于绿光状态下的绿光状态图、病态宫颈处于醋酸60秒下的醋酸状态图、病态宫颈处于醋酸90秒下的醋酸次状态图、病态宫颈处于醋酸120秒状态下的醋酸二次状态图和病态宫颈处于碘染状态下的碘染状态图。

使用时，利用通过阴道镜检测装置获取6中不同状态的待检测宫颈图像，然后分别与初筛模型和特征模型对比，利用初筛模型和特征模型中的6种不同状态的宫颈图像，对每一个图像分别一一对应对比，对比时，当6种图片都近似时才予以判断两者近似，从而以提高其判断准确性。

为了进一步说明本发明的技术方案，请继续参阅图1所示，本发明的阴道镜检测装置包括主镜体、控制器、成像探头、照明光源和成像相机，照明光源、控制器和成像相机装设在主镜体上，照明光源、成像探头、照明光源与控制器电性相连。在进行宫颈图像和数据采集时，利用照明光源发出白光和绿光照射在宫颈上经过成像探头以获取成像数据，发送至控制器，通过控制器发送至辅助判断装置。

请继续参阅图3所示，发明还提供了一种如述的宫颈图像智能辅助判断系统的处理方法，包括以下步骤：

步骤a1.基于待检测宫颈图像和待检测宫颈图像的特征数据，将待检测宫颈图像与初筛模型进行查找对比分析，以确定与待检测宫颈图像相近似的的特征模型；

步骤a2.将待检测宫颈图像的图像特征数据与特征子模型进行对比，以获取与待检测宫颈图像对应的特征子模型；

其中，初筛模型内设有多个不同的初筛病例模型和多个不同的初筛正常模型，初筛病例模型由处于病态的宫颈图像所构成，初筛正常模型由处于正常状态的宫颈图像所构成，特征模型与初筛病例模型对应；特征模型由多个不同病态的特征子模型所构成，且特征子模型内包括特征子模型对应的病变类型名称、病变区域的特征参数和病变区域的特征图像。

在本发明的另一实施例中，本发明的步骤a2详细包括以下步骤：

步骤a21.将待检测宫颈图像与初筛模型进行查找对比分析，以确定与待检测宫颈图像相近似的初筛病例模型；

步骤a22.基于初筛病例模型与特征模型对应关系，获取与待检测宫颈图像对应的特征模型。

使用时，通过阴道镜检测装置，以获取待检测宫颈图像和该宫颈图像的特征数据，然后，将其发送至辅助判断装置。

辅助判断装置，通过处理单元读取存储模块内的初筛模型数据，并控制对比分析模块将待检测宫颈图像与初筛模型进行图像像素对比分析，以判断待检测宫颈的图像属于初筛正常模型还是初筛病例模型，当待检测宫颈属于初筛正常模型时，则通过处理模块反应当前待检测宫颈为正常状态，从而以实现其初筛的目的。

当通过对比分析模块进行图像分析以获取当前待检测宫颈与初筛模型中的其中某一个初筛病例模型对应时，则反应该待检测宫颈为病态宫颈，此时，为了进一步确定其该宫颈的具体信息，本发明的对比分析模块还将其与对应的特征模型进行对比分析，从而以获取对该检测宫颈近似的特征子模型，以确定该宫颈的病态信息，辅助医生判断。

本发明提供了一种宫颈图像智能辅助判断系统，通过将阴道镜检测装置与辅助判断装置结合在一起，利用阴道镜检测装置获取待检测宫颈图像及其特征数据，配合辅助判断装置将待检测宫颈图像和其特征数据进行对比分析，不仅可判断当前待检测宫颈是否是正常宫颈，而且还可以利用待检测宫颈图像的特征数据得到当前待检测宫颈有可能是属于什么病变类型及病变的特征参数，以协助医生做出正确的诊断和判断，从而达到提高医生诊断水平，降低误诊和漏诊的概率。

最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。