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申请/专利权人：苏州凌影云诺医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，尤其涉及一种针对反流性食管炎的病灶检测和分级方法及装置，获取待检测图像帧，对所述待检测图像帧执行图像预处理，得到标准检测图像帧；将所述标准检测图像帧输入到反流性食管炎病灶检测模型，输出反流性食管炎的病灶检测结果；依据所述病灶检测结果，将满足条件的标准检测图像帧输入到洛杉矶分级模型，输出反流性食管炎的分级结果。本发明达到的有益效果包括可以分割出反流性食管炎的病灶并进行分类任务，从而实现对反流性食管炎的病灶区域自动标识和病灶等级自动判别，为病理医生对病人病灶区域的快速判别提供有力的参考数据。

主权项：1.一种针对反流性食管炎的病灶检测和分级方法，其特征在于，包括：获取待检测图像帧，对所述待检测图像帧执行图像预处理，得到标准检测图像帧；将所述标准检测图像帧输入到反流性食管炎病灶检测模型，输出反流性食管炎的病灶检测结果；依据所述病灶检测结果，将满足条件的标准检测图像帧输入到洛杉矶分级模型，输出反流性食管炎的分级结果；所述依据所述病灶检测结果，将满足条件的标准检测图像帧输入到洛杉矶分级模型，输出反流性食管炎的分级结果，还包括：所述洛杉矶分级模型，采用PVT-small模型；所述PVT-small模型包括第一阶段层、第二阶段层、第三阶段层、第四阶段层和全连接层；通过所述第一阶段层、第二阶段层、第三阶段层和第四阶段层提取所述标准检测图像帧的图像特征后，在全连接层的作用下，输出反流性食管炎的分级标签以及对应的分级分数；所述将所述标准检测图像帧输入到反流性食管炎病灶检测模型，输出反流性食管炎的病灶检测结果，包括：所述反流性食管炎病灶检测模型采用单阶段实例分割网络，结构包括主干网络backbone、neck、以及掩膜头maskhead；所述主干网络backbone采用PVT-small网络模型，包括四个阶段层：将H×W×3的训练图像输入到主干网络中，在PVT-small网络模型的第一阶段，输出特征图大小为H4×W4×64，提取训练图像的边缘、纹理信息；在PVT-small网络模型的第二阶段，输出特征图大小为H8×W8×128，提取训练图像的颜色、对比度信息；在第一、二阶段，通过低级信息挖掘图像中的不同对象实例；在PVT-small网络模型的第三阶段，输出特征图大小为H16×W16×320，挖掘训练图像中目标位置、像素间的语义相似度信息；在PVT-small网络模型的第四阶段，输出特征图大小为H32×W32×512，再对输出的特征图中的类别信息进行挖掘；在第三、四阶段，通过对象类别、位置、语义关系高级信息对图像中的不同实例进行识别和分割；所述neck采用FPN结构，所述掩膜头maskhead由类别分支categorybranch和掩膜分支maskbranch构成；所述类别分支categorybranch关注所述标准检测图像帧的语义类别，所述掩膜分支maskbranch提取所述标准检测图像帧的实例掩膜。

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