申请/专利权人：华伦医疗用品(深圳)有限公司

申请日：2024-04-17

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118071736B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06T1/20;G06T5/70;G06T5/40;G06T5/60

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明提供一种基于GPU的医疗内窥镜图像实时处理效果评估方法，属于图像处理技术领域；解决了效果评估不可靠问题；具体如下：步骤S1：搭建GPU计算平台，获取内窥镜图像数据集；步骤S2：在GPU计算平台上，设计内窥镜图像处理模型；步骤S3：对内窥镜图像处理模型进行测试，得到模型测试结果；对模型测试结果进行量化评估，得到测试结果；步骤S4：根据测试结果判断内窥镜的图像处理能力；若内窥镜，图像处理能力较强，则内窥镜直接投入使用；若内窥镜，图像处理能力较弱，则对内窥镜进行人员检测和机器检测的客观分析；本发明通过对内窥镜图像能力进行模拟和分析，定性评估内窥镜图像处理性能。

主权项：1.一种基于GPU的医疗内窥镜图像实时处理效果评估方法，其特征在于，评估方法包括：步骤S1：搭建GPU的运行环境并初始化，得到GPU计算平台；利用GPU计算平台接收医疗内窥镜图像，并对医疗内窥镜图像进行预处理，得到内窥镜图像数据集；步骤S2：获取医疗内窥镜图像的处理需求；根据处理需求，在GPU计算平台上，设计实时图像处理算法；对实时图像处理算法，进行GPU运行速度和图像增强优化，得到内窥镜图像处理模型；步骤S3：获取已完成内窥镜手术的患者病历，作为检测集；以内窥镜图像数据集作为测试集，对内窥镜图像处理模型进行测试，得到模型测试结果；对模型测试结果进行量化评估，得到测试结果；步骤S4：根据测试结果判断内窥镜的图像处理能力；若内窥镜图像处理能力较强，则内窥镜直接投入使用；若内窥镜图像处理能力较弱，则对内窥镜进行人员检测和机器检测的客观分析；根据客观分析结果制定优化策略；所述步骤S2的具体步骤如下：步骤S21：获取医疗内窥镜图像的处理需求；处理需求包括：图像质量、三维重建、图像分割和图像配准；步骤S22：在GPU平台上，设计实时图像处理算法；步骤S221：设计图像质量提高处理算法；步骤S2211：获取图像质量的具体指标值；对比度记作CO，清晰度记作CL，分辨率记作RE；步骤S2212：二次备份内窥镜图像数据集，其中一份作为原始图像集，另一份作为对比图像集；原始图像集不做处理；步骤S2213：随机抽取对比图像集中的图像，作为测试图像；调用直方图均衡化算法，遍历测试图像中的每个像素，统计每个灰度级出现的次数，得到灰度直方图；步骤S2214：计算灰度直方图中每个灰度级及以下所有灰度级出现的像素总数占图像总像素数的比例，得到累积直方图；步骤S2215：调用直方图均衡化映射算法，将测试图像中每个灰度级，根据其在累积直方图中的位置，将其映射到一个新的灰度级，使灰度级分布较为集中的区域将被拉伸，分布较为稀疏的区域将被压缩；将映射后的灰度级重新赋值给图像的每个像素，得到测试处理图像；步骤S2216：统计测试处理图像中全部的灰度级个数，记作hn；统计每个灰度级对应的灰度值，记作G，得到G1、G2、G3……Ghn；统计每个灰度级对应的出现比例，出现比例记作f，得到f1、f2、f3……fhn；提取最大的灰度值和最小的灰度值，分别记作Gm和Gl；提取出现次数最多的灰度值，记作Gn；步骤S2217：判断（Gm*CO）Gl是否等于1；若（Gm*CO）Gl等于1，则说明直方图均衡化映射算法，生成的图像调整随机映射系数合理，读取图像调整随机映射系数，作为图像增强系数；若（Gm*CO）Gl小于1，则说明直方图均衡化映射算法，生成的图像调整随机映射系数不合理，重复执行流程S2211～流程S2217，直至确定图像增强系数；若（Gm*CO）Gl大于1，则计算图像质量系数PA，PA的计算如下： ；步骤S2218：判断PA是否小于或等于0；若PA小于或等于0，则说明直方图均衡化映射算法，生成的图像调整随机映射系数合理，读取图像调整随机映射系数，作为图像增强系数；若PA大于0，则说明直方图均衡化映射算法，生成的图像调整随机映射系数不合理，重复执行流程S2211～流程S2218，直至确定图像增强系数。

全文数据：

权利要求：

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