[发明专利] 基于高光谱成像技术及模型训练的甲状旁腺识别方法 – CN114120038A 全文链接一   全文链接二

 
基本信息
申请号
CN202111425215.4
申请日
20211126
公开(公告)号
CN114120038A
公开(公告)日
20220301
申请(专利权)人
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请人地址
130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号
发明人
谭鑫;张薇;李宇航;焦庆斌;马振予;李徽;杨琳;邹宇博;刘思琪;裴健 专利类型 发明专利
摘要
本发明提供一种基于高光谱成像技术及模型训练的甲状旁腺识别方法;本发明方法构建出一种用于辅助医生进行组织识别的分类模型;本发明通过高精度光谱、光谱预处理、辐射定标、在线光谱辐射标定,实现不同应用场景和环境下的光谱及辐射定标,保证数据基准的同时辅助医生在甲状腺手术中快速进行组织分类和识别;本发明所提出的检测方法为非接触、非侵入、无损伤检测方法,避免了对于病人待测组织的破坏性伤害,减少了甲状旁腺在术中的损伤率以及术后甲状旁腺功能减退的发病率,同时提高了检测的效率。
主权项
1.一种基于高光谱成像技术及模型训练的甲状旁腺识别方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、利用高光谱相机对不同被采样者的甲状旁腺分别进行采样,每次采样均对应得到一组采样数据;所述采样数据包括甲状旁腺高光谱图像;S2、对所述甲状旁腺高光谱图像依次进行误差校正和辐射校正;再将校正后的甲状旁腺高光谱图像进行图像分割,去除所述甲状旁腺高光谱图像的背景信息与噪声;S3、对去除背景信息与噪声的甲状旁腺高光谱图像进行滤波处理,进一步去除所述甲状旁腺高光谱图像的噪声;S4、根据两次去除噪声后的甲状旁腺高光谱图像,反演计算出所述甲状旁腺高光谱图像的反射率,根据所述反射率计算获得所述甲状旁腺高光谱图像的光谱曲线,并分别计算所述光谱曲线的一阶导数以及二阶导数,找出所述甲状旁腺的特征谱段;S5、通过主成分分析方法对所述甲状旁腺高光谱图像进行降维,得到标准甲状旁腺高光谱图像;S6、根据所述标准甲状旁腺高光谱图像构建用于识别分类对比所述甲状旁腺的标准数据集,同时构建分类模型,并将所述标准数据集作为所述分类模型的训练集进行模型训练;S7、利用所述高光谱相机对患者的被采样部位进行采样,得到患者采样数据,并将所述患者采样数据输入到所述分类模型中;S8、所述分类模型对所述患者采样数据进行甲状旁腺分析和识别,得到分类模型计算结果,所述分类模型计算结果辅助医生判断所述患者的被采样部位是否包括甲状旁腺。

 

 
IPC信息
IPC主分类号
G06V10/764
G 物理

G06 计算;推算;计数

 

 
法律状态信息
法律状态公告日
20220301
法律状态
公开 法律状态信息
CN202111425215 20220301 公开 公开

 

 
代理信息
代理机构名称
长春中科长光知识产权代理事务所(普通合伙) 22218
代理人姓名
高一明