一种动态喉镜视频自动检测方法及终端与流程

文档序号:33798503发布日期:2023-04-19 10:41阅读:28来源:国知局
一种动态喉镜视频自动检测方法及终端与流程

本发明涉及影像处理,尤其涉及一种动态喉镜视频自动检测方法及终端。


背景技术:

1、由于喉部位置深,生理结构复杂,不能直接窥及,喉部检查时需要借助一些特殊的检查方法,如间接喉镜、直接喉镜、纤维喉镜、电子喉镜、频闪喉镜、超高速电影摄影、声图或声门图。

2、其中,频闪喉镜又称动态喉镜,主要用于观察发声时声带的振动特性,是唯一能看到声带黏膜波移动方式的检查。它可以观察到声带的振动规律,对声带疾病的诊断(如声带囊肿、早期声带癌)以及声带手术前后的对比提供了客观依据;传统的频闪喉镜检测主要依靠人为主观进行一些指标的判断,但由于个体差异性大,且无客观数据支撑,容易导致检测结果准确率较低,从而无法辅助医生做出更准确地诊断。


技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是:提供一种动态喉镜视频自动检测方法及终端,能够提高动态喉镜检测结果的准确率。

2、为了解决上述技术问题,本发明采用的一种技术方案为:

3、一种动态喉镜视频自动检测方法,包括:

4、获取待检测喉镜视频;

5、基于训练后的语义分割神经网络模型对所述待检测喉镜视频进行语义分割,得到声带结构分割结果;

6、基于所述声带结构分割结果按照预设测量指标进行测量,得到与所述预设测量指标对应的待检测测量结果;

7、从预设数据库中获取与所述预设测量指标对应的正常测量结果,并将所述待检测测量结果与所述正常测量结果进行比较,得到与所述待检测喉镜视频对应的检测结果。

8、为了解决上述技术问题,本发明采用的另一种技术方案为:

9、一种动态喉镜视频自动检测终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:

10、获取待检测喉镜视频;

11、基于训练后的语义分割神经网络模型对所述待检测喉镜视频进行语义分割,得到声带结构分割结果;

12、基于所述声带结构分割结果按照预设测量指标进行测量,得到与所述预设测量指标对应的待检测测量结果;

13、从预设数据库中获取与所述预设测量指标对应的正常测量结果,并将所述待检测测量结果与所述正常测量结果进行比较,得到与所述待检测喉镜视频对应的检测结果。

14、本发明的有益效果在于:不再像现有技术中,通过人为主观进行动态喉镜检测,而是基于训练后的语义分割神经网络模型对待检测喉镜视频进行语义分割,得到声带结构分割结果,科学合理地设定预设测量指标,再基于声带结构分割结果按照预设测量指标进行测量,得到对应的待检测测量结果,最后将待检测测量结果与数据库中的正常测量结果进行比较得到检测结果,通过语义分割神经网络模型对喉镜视频进行语义分割,无需人工进行声带结构分割和标注,将待检测测量结果与正常测量结果进行比对,能够检测到异常的测量结果,提高了动态喉镜检测的客观性,且实现了动态喉镜的自动化检测,从而提高了动态喉镜检测结果的准确率,同时利用最终的检测结果辅助医生做出更准确地诊断。



技术特征:

1.一种动态喉镜视频自动检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种动态喉镜视频自动检测方法,其特征在于,所述获取待检测喉镜视频之前包括:

3.根据权利要求1所述的一种动态喉镜视频自动检测方法,其特征在于,所述声带结构分割结果包括开放相声门、闭合相声门、开放相声带和闭合相声带;

4.根据权利要求3所述的一种动态喉镜视频自动检测方法,其特征在于,所述预设测量指标还包括声带表面粘膜波指标、发声振幅指标、发声对称性指标和发声周期性指标;

5.根据权利要求1所述的一种动态喉镜视频自动检测方法,其特征在于,所述将所述待检测测量结果与所述正常测量结果进行比较,得到与所述待检测喉镜视频对应的检测结果包括:

6.一种动态喉镜视频自动检测终端,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:

7.根据权利要求6所述的一种动态喉镜视频自动检测终端,其特征在于,所述获取待检测喉镜视频之前包括:

8.根据权利要求6所述的一种动态喉镜视频自动检测终端,其特征在于,所述声带结构分割结果包括开放相声门、闭合相声门、开放相声带和闭合相声带;

9.根据权利要求8所述的一种动态喉镜视频自动检测终端,其特征在于,所述预设测量指标还包括声带表面粘膜波指标、发声振幅指标、发声对称性指标和发声周期性指标;

10.根据权利要求8所述的一种动态喉镜视频自动检测终端,其特征在于,所述将所述待检测测量结果与所述正常测量结果进行比较,得到与所述待检测喉镜视频对应的检测结果包括:


技术总结
本发明公开一种动态喉镜视频自动检测方法及终端,获取待检测喉镜视频;基于训练后的语义分割神经网络模型对所述待检测喉镜视频进行语义分割,得到声带结构分割结果;基于所述声带结构分割结果按照预设测量指标进行测量,得到与所述预设测量指标对应的待检测测量结果;从预设数据库中获取与所述预设测量指标对应的正常测量结果,并将所述待检测测量结果与所述正常测量结果进行比较,得到与所述待检测喉镜视频对应的检测结果,无需人工进行声带结构分割和标注,将待检测测量结果与正常测量结果进行比对,能够检测到异常的测量结果,提高了动态喉镜检测的客观性,且实现了动态喉镜的自动化检测,从而提高了动态喉镜检测结果的准确率。

技术研发人员:庄佩耘,吴铅林
受保护的技术使用者:庄佩耘
技术研发日:
技术公布日:2024/1/13
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