胶囊内窥镜质检方法、装置及存储介质与流程

1.本发明涉及医疗器械技术械领域，尤其涉及一种胶囊内窥镜质控方法、装置、系统及存储介质。


背景技术：

2.目前磁控胶囊内窥镜的控制方式主要有两种，第一种是医护人员根据个人的临床经验手动操作磁控设备引导胶囊内窥镜实现对目标区域的检查；第二种是安装有控制软件的终端设备控制磁控设备引导胶囊内窥镜实现对目标区域的自动检查。不管是第一种控制方法，还是第二种控制方法都有漏检的风险，而对目标区域的全面扫描检查是疾病诊断的前提和基础，因此，如何确定胶囊内窥镜检查结果是否完备是目前亟待解决的问题。


技术实现要素：

3.为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明提供一种胶囊内窥镜质控方法、装置、系统及存储介质，旨在确定磁控胶囊内窥镜检查结果的完备性及保证检查质量。
4.本发明实施例提供一种胶囊内窥镜质检方法，包括步骤：
5.通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的目标区域的所有图像依次进行识别，对于每张所述图像，当识别出目标节点时，输出所述目标节点的目标节点名称及目标节点检测框的位置信息；
6.依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件，当满足预设条件时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查；
7.根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的总数量确定完备性，得到完备性结果；
8.对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量检测，得到图像质量检测结果；
9.输出被完整检查的所述目标节点、所述完备性结果及所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像。
10.在一些实施例中，所述依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件包括：
11.所述目标节点检测框与其对应的所述图像的上、下、左、右四个边的像素距离分别为d1、d2、d3、d4，当d1、d2、d3、d4分别都大于或等于预设阈值d时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查。
12.在一些实施例中，所述方法还包括：将所述目标区域划分为n个相邻的、互不重叠的分割单元，每个所述分割单元都有唯一的标识，依次标识为a1、a2、a3、
……
、an，所有的所述分割单元组成集合s，s＝{a1，a2，a3，
……
，an}，所述集合s覆盖所述目标区域，其中1≤n≤n，n为正整数；
13.将所述目标区域划分为m个可部分重叠的所述目标节点，每个所述目标节点都由k个相邻的所述分割单元组成，每个所述目标节点都有唯一的标识，依次标识为b1、b2、b3、
……
、bm，所有的所述目标节点组成集合t，t＝{b1，b2，b3，
……
，bm}，所述集合t覆盖所述目标区域，其中1≤k《n，1≤m≤n，n为正整数。
14.在一些实施例中，所述根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的数量确定完备性，得到完备性结果包括：
15.将识别出的每个所述目标节点并入到集合t
′
中，所述集合t
′
初始为空集，且
16.根据所述目标节点与k个相邻的所述分割单元的对应关系，将所述集合t
′
中的每个所述目标节点分解为k个所述分割单元；
17.将每个所述目标节点分解得到的k个所述分割单元并入集合s
′
中，所述集合s
′
初始为空集，且计算所述集合s
′
中所有所述分割单元的数量占所述集合s中所有所述分割单元的数量的百分比，得到所述完备性结果。
18.在一些实施例中，所述对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量进行检测，得到图像质量检测结果包括：依次对每张所述图像进行模糊检测，得到模糊检测结果。
19.在一些实施例中，所述依次对每张所述图像进行模糊检测，得到模糊检测结果包括：
20.对所述图像进行卷积运算处理，计算所述图像的色彩通道的梯度变化方差，得到梯度变化方差值；
21.当所述梯度变化方差值小于预设阈值时，所述图像模糊，得到所述模糊检测结果为所述图像不符合要求；
22.当所述梯度变化方差值大于或等于所述预设阈值时，所述图像清晰，得到所述模糊检测结果为所述图像符合要求。
23.本发明实施例提供一种胶囊内窥镜质检装置，包括：
24.识别模块：配置为通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的目标区域的所有图像依次进行识别，对于每张所述图像，当未识别出目标节点时，输出空值，当识别出所述目标节点时，输出所述目标节点的目标节点名称及目标节点检测框位置信息；
25.检查完整性确定模块，配置为依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件，当满足预设条件时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查；
26.完备性确定模块，配置为根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的数量确定完备性，得到完备性结果；
27.图像质量检测模块，配置为对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量进行检测，得到图像质量检测结果；
28.输出模块，配置为输出所述完备性结果及所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像。
29.在一些实施例中，所述胶囊内窥镜质检装置还包括：
30.第一划分模块：配置为将所述目标区域划分为n个相邻的、互不重叠的分割单元，
每个所述分割单元都有唯一的标识，依次标识为a1、a2、a3、
……
、an，所有的所述分割单元组成集合s，s＝{a1，a2，a3，
……
，an}，所述集合s覆盖所述目标区域，其中1≤n≤n，n为正整数；
31.第二划分模块，配置为将所述目标区域划分为m个可部分重叠的所述目标节点，每个所述目标节点都由k个相邻的所述分割单元组成，每个所述目标节点都有唯一的标识，依次标识为b1、b2、b3、
……
、bm，所有的所述目标节点组成集合t，t＝{b1，b2，b3，
……
，bm}，所述集合t覆盖所述目标区域，其中1≤k《n，1≤m≤n，n为正整数。
32.在一些实施例中，所述完备性确定模块包括：
33.第一并集子模块，配置为将识别出的每个所述目标节点并入到集合t
′
中，所述集合t
′
初始为空集，且分解子模块，配置为根据所述目标节点与k个相邻的所述分割单元的对应关系，将所述集合t
′
中的每个所述目标节点分解为k个所述分割单元；
34.第二并集子模块，配置为将每个所述目标节点分解得到的k个所述分割单元并入集合s
′
中，所述集合s
′
初始为空集，且计算子模块，配置为计算所述集合s
′
中所有所述分割单元的数量占所述集合s中所有所述分割单元的数量的百分比，得到所述完备性结果。
35.本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现上述任意一实施例所述的方法中所执行的操作。
36.本发明实施例提供一种胶囊内窥镜质检方法、装置及存储介质，所述胶囊内窥镜质检方法包括：通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的目标区域的所有图像依次进行识别，对于每张所述图像，当识别出目标节点时，输出所述目标节点的目标节点名称及目标节点检测框的位置信息；依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件，当满足预设条件时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查；根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的总数量确定完备性，得到完备性结果；对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量检测，得到图像质量检测结果；输出被完整检查的所述目标节点、所述完备性结果及所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像。实现了对胶囊内窥镜检查的完备性及图像质量的评判，进而有助于实现胶囊内窥镜检查的全面性，有助于提升诊断的准确性。
附图说明
37.附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。
38.图1为本发明实施例中一种胶囊内窥镜质检方法的流程图；
39.图2为本发明实施例中一目标节点及其检测框在图像中的位置的示意图像；
40.图3为本发明实施例中另一种胶囊内窥镜质检方法的部分流程图；
41.图4为本发明实施例中一种胶囊内窥镜质检装置的结构示意图。
具体实施方式
42.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
43.如图1所示，本发明实施例提供一种胶囊内窥镜质检方法，包括如下步骤：
44.s01：通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的目标区域的所有图像依次进行识别，对于每张所述图像，当识别出目标节点时，输出所述目标节点的目标节点名称及目标节点检测框的位置信息；当未识别出目标节点时，输出空值；
45.s02：依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件，当满足预设条件时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查；
46.s03：根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的总数量确定完备性，得到完备性结果；
47.s04：对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量检测，得到图像质量检测结果；
48.s05：输出被完整检查的所述目标节点、所述完备性结果及所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像。
49.具体地，步骤s01中，胶囊内窥镜完成对所述目标区域的图像采集之后，通过训练好的ai模型对所有图像依次进行识别，对于每张所述图像，当识别出所述目标节点时，输出所述目标节点的目标节点名称及目标节点检测框的位置信息；当未识别出目标节点时，输出空值。
50.步骤s02中，依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件，当满足预设条件时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查。所述预设条件是确保所述目标节点在对应图像的限制条件。
51.步骤s03中，分割单元是指构成目标区域的最小特征单元，构成目标区域的各个分割单元互不重叠。每个目标节点分别由一个或者多个相邻的分割单元构成。完备性是由识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量占所述目标区域内所有分割单元的总数量的百分比来表征。
52.步骤s04中，对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量检测，得到图像质量检测结果，图像质量检测可以包括模糊检测等图像相关检测。
53.步骤s05，输出被完整检查的所述目标节点、所述完备性结果及所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像。输出被完整检查的所述目标节点的形式可以是列表，也可以在三维胃模型中点亮被完整检查的所述目标节点，具体的形式在此不做限定。医护人员可以根据输出的被完整检查的所述目标节点来确定哪些目标节点未被完整检查，从而对未被完整检查的目标节点进行检查。医护人员可以根据所述完备性结果得知本次检查的是否全面和完备。医护人员根据所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像可以做出更准确的诊断结果，避免对结果的误判。在一些实施例中，步骤s02所述依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件包括：所述目标节点检测框与其对应的所述图像的上、下、左、右四个边的像素距离分别为d1、d2、d3、d4，当d1、d2、d3、d4分别
都大于或等于预设阈值d时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查。
54.如图2所示，所述目标节点的所述检测框与其所在图像的上、下、左、右四个边的像素距离分别为d1、d2、d3、d4，将d1、d2、d3、d4分别与预设阈值d进行比较，预设阈值d是确保所述当前目标节点在对应图像中的距离值，所述图像的分辨率为l*l，则0＜d＜l/2，当d1、d2、d3、d4分别都大于或等于预设阈值d时，表明该目标节点已被完全检查到；否则，该目标节点未被完全检查到。在一些实施例中，所述胶囊内窥镜质检方法还包括：将所述目标区域划分为n个相邻的、互不重叠的分割单元，每个所述分割单元都有唯一的标识，依次标识为a1、a2、a3、
……
、an，所有的所述分割单元组成集合s，s＝{a1，a2，a3，
……
，an}，所述集合s覆盖所述目标区域，其中1≤n≤n，n为正整数；将所述目标区域划分为m个可部分重叠的所述目标节点，每个所述目标节点都由k个相邻的所述分割单元组成，每个所述目标节点都有唯一的标识，依次标识为b1、b2、b3、
……
、bm，所有的所述目标节点组成集合t，t＝{b1，b2，b3，
……
，bm}，所述集合t覆盖所述目标区域，其中1≤k《n，1≤m≤n，n为正整数。
55.具体地，以目标区域为人体胃模型为例，将胃模型划分成24个部位，分别为胃底a1、贲门a2、贲门下后壁a3、贲门下前壁a4、胃体上部前壁a5、胃体上部后壁a6、胃体上部大弯a7、胃体上部小弯a8、胃体中部前壁a9、胃体中部后壁a10、胃体中部大弯a11、胃体中部小弯a12、胃体下部前壁a13、胃体下部后壁a14、胃体下部大弯a15、胃体下部小弯a16、胃角a17、胃角前壁a18、胃角后壁a19、胃窦前壁a20、胃窦后壁a21、胃窦大弯a22、胃窦小弯a23、幽门a24，将上述24个部位视为目标区域的24个相邻的、互不重叠的分割单元，将上述分割单元组成一个集合s，s＝{a1，a2，a3，
……
，a24}，集合s覆盖整个目标区域。
56.将胃模型划分为胃底b1、贲门b2、胃小弯b3、胃大弯b4、上胃体腔b5、下胃体腔b6、胃角b7、胃窦b8、幽门b9共9个可部分重叠的目标节点，将上述目标节点组成一个集合t，t＝{b1，b2，b3，
……
，b9}，集合t覆盖整个目标区域。其中：
57.胃底b1不可以再划分，所以目标节点胃底b1等同于分割单元胃底a1；
58.目标节点贲门b2由分割单元贲门a2、贲门下后壁a3、贲门下前壁a4组成；目标节点胃小弯b3由分割单元胃体上部小弯a8、胃体中部小弯a12、胃体下部小弯a16组成；
59.目标节点胃大弯b4由分割单元胃体上部大弯a7、胃体中部大弯a11、胃体下部大弯a15组成；
60.目标节点上胃体腔b5由分割单元胃体上部前壁a5、胃体上部后壁a6、胃体上部大弯a7、胃体上部小弯a8、胃体中部前壁a9、胃体中部后壁a10、胃体中部大弯a11、胃体中部小弯a12组成；
61.目标节点下胃体腔b6由分割单元胃体中部前壁a9、胃体中部后壁a10、胃体中部大弯a11、胃体中部小弯a12、胃体下部前壁a13、胃体下部后壁a14、胃体下部大弯a15、胃体下部小弯a16组成；
62.目标节点胃角b7由分割单元胃角a17、胃角前壁a18、胃角后壁a19组成；
63.目标节点胃窦b8由分割单元胃窦前壁a20、胃窦后壁a21、胃窦大弯a22、胃窦小弯a23组成；
64.幽门b9不可以再划分，所以识别单元幽门b9等同于目标节点幽门a24。建立各个目标节点与组成该目标节点的分割单元的对应关系。
65.在一些实施例中，ai模型的训练过程如下：
66.选取胶囊内窥镜在目标区域内不同位置预先拍摄的图像集，图像集中每一张图像至少包含一个完整的、可辨认的目标节点；将选取的图像集中所有的目标节点完整地标注出来，并根据标识名称和标注框生成标注文件；将标注后的图像划分为训练集和测试集，所述训练集中的图像和测试集中的图像无重叠；用训练集对初始深度卷积神经网络模型进行训练；初始深度卷积神经网络模型是基于自然场景检测网络架构，其权重初始化为自然场景检测网络预训练模型权值；初始深度卷积神经网络模型在训练过程中通过各网络卷积层生成的特征图，通过级联方式相互传递，同时生成检测框，并通过损失函数梯度反向传播来更新初始深度卷积神经网络模型的参数，得到当前深度卷积神经网络模型。
67.利用训练集对当前深度卷积神经网络模型进行训练，利用测试集对单次迭代训练生成的当前深度卷积神经网络模型进行测试，得到当前深度卷积神经网络模型的识别精度、灵敏度、特异性之一或者其组合，以识别精度、灵敏度、特异性之一或者其组合来判断当前深度卷积神经网络模型对应的指标是否满足预定的识别精度、灵敏度、特异性要求，若满足则终止训练，将终止时间处的当前深度卷积神经网络模型作为最终的深度卷积神经网络模型，即所述训练好的ai模型；若不满足，则继续训练直到满足预定的识别精度、灵敏度、特异性要求为止。如图3所示，在一些实施例中，步骤s03所述根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的数量确定完备性，得到完备性结果包括如下子步骤：
68.s03-1：将识别出的每个所述目标节点并入到集合t
′
中，所述集合t
′
初始为空集，且s03-2：根据所述目标节点与k个相邻的所述分割单元的对应关系，将所述集合t
′
中的每个所述目标节点分解为k个所述分割单元；
69.s03-3：将每个所述目标节点分解得到的k个所述分割单元并入集合s
′
中，所述集合s
′
初始为空集，且s0:3-4：计算所述集合s
′
中所有所述分割单元的总数量占所述集合s中所有所述分割单元的总数量的百分比，得到所述完备性结果。
70.具体地，通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的所有图像分别进行识别，对于识别出的各个目标节点，将其并入到集合t
′
中，所述集合t
′
初始为空集，且根据所述目标节点与k个相邻的所述分割单元的对应关系，将每个所述目标节点分解为k个相邻的所述分割单元，并将得到的k个所述分割单元并入集合s
′
中，所述集合s
′
初始为空集，且计算所述集合s
′
中所有所述分割单元的总数量占所述集合s中所有所述分割单元的总数量的百分比，得到所述完备性。比如，通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的各张图像进行识别，识别出了胃底b1、贲门b2、胃小弯b3、胃大弯b4、上胃体腔b5，则t
′
＝{b1、b2、b3、b4、b5}，根据各个目标节点与组成该目标节点的分割单元的对应关系，得到s
′
＝{a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10、a11、a12、a15、a16}，而s＝{a1、a2、a3、a4、
……
、a22、a23、a24}，则此时完备性＝(14/24)*100％＝58.3％。
71.在一些实施例中，步骤s04所述对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量进行检测，得到图像质量检测结果包括：依次对每张所述图像进行模糊检测，得到模糊检测结果。
72.在一些实施例中，依次对每张所述图像进行模糊检测，得到模糊检测结果包括：对
所述图像进行卷积运算处理，计算所述图像的色彩通道的梯度变化方差，得到梯度变化方差值；计算所述处理后的图像的色彩通道的梯度变化方差，得到梯度变化方差值；当所述梯度变化方差值小于预设阈值d时，所述图像模糊，得到所述模糊检测结果为所述图像不符合要求，其中0＜d＜100*100；当所述梯度变化方差值大于或等于所述预设阈值时，所述图像清晰，得到所述模糊检测结果为所述图像符合要求。
73.在一些实施例中，对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量进行检测，得到图像质量检测结果还包括：
74.子步骤s04-01：依次对每张所述图像进行过曝检测，得到过曝检测结果。
75.具体地，通过高斯滤波去除所述图像的噪声，得到去噪后的图像；根据预设亮度阈值v对所述去噪后的图像进行二值化处理，得到二值化图像，其中0＜v＜1.0；检测所述二值化图像中的高亮度区域，得到多个第一高亮度区域；确定多个所述第一高亮度区域中区域面积大于第一预设面积阈值s1的区域，得到多个第二高亮度区域，其中0＜s1＜l*l；统计多个所述第二高亮度区域的区域面积之和，得到第一总面积；当所述第一总面积大于第二预设面积阈值s2时，所述图像过曝，得到所述过曝检测结果为所述图像不符合要求，其中s1≤s2≤l*l；当所述第一总面积小于或等于第二预设面积阈值s2时，得到所述过曝检测结果为所述图像符合要求。
76.子步骤s04-02：依次对每张所述图像进行欠曝检测，得到欠曝检测结果。具体地，计算所述图像的平均灰度，得到所述平均灰度值；当所述平均灰度值小于预设灰度阈值gray时，所述图像欠曝，得到所述欠曝检测结果为所述图像不符合要求，其中0＜gray＜255；当所述平均灰度值大于或等于预设灰度阈值时，所述图像未欠曝，得到所述欠曝检测结果为所述图像符合要求。
77.子步骤s04-03：依次对每张所述图像进行粘液检测，得到粘液检测结果。
78.具体地，将所述图像转换到hsv空间，得到hsv图像；确定所述hsv图像中s空间值小于预设s阈值的区域，得到多个低饱和度区域，其中0＜s＜1.0；以多个所述低饱和度区域作为种子，在s空间根据色彩梯度变化进行漫水填充，得到多个第一粘液区域；确定多个所述第一粘液区域中区域面积大于第三预设面积阈值s3的区域，得到多个第二粘液区域，其中0＜s3＜l*l；统计多个所述第二粘液区域的区域面积之和，得到第二总面积；当所述第二总面积大于第四预设面积阈值s4时，所述图像粘液多，得到所述粘液检测结果为所述图像不符合要求，其中s3≤s4≤l*l；当所述第二总面积小于或等于第四预设面积阈值时，所述图像粘液少，得到所述粘液检测结果为所述图像符合要求。
79.输出质量检测结果中符合要求的图像，可以是同时在过曝检测结果、欠曝检测结果、粘液检测结果、模糊检测结果中都符合要求的图像才被输出。由于胶囊内窥镜采集的图像的分辨率较传统插管内窥镜低，并且胶囊内窥镜缺少清洁镜头的功能，导致胶囊内窥镜采集的图像不能始终保证清晰，通过对胶囊内窥镜采集的图像进行质量检测，输出质量检测结果中符合要求的图像，从而提高医护人员审阅图像的效率，也更有利于医护人员根据符合质检结果的图像作出准确的诊断结果。基于与上述实施例中的胶囊内窥镜质检方法相同的思想，本发明还提供胶囊内窥镜质检装置，该装置可用于执行上述胶囊内窥镜质检方法。为了便于说明，胶囊内窥镜质检装置实施例的结构示意图中，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分，本领域技术人员可以理解，图示结构并不构成对装置的限定，可以包括比图
示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
80.如图4所示，本发明实施例提供了一种胶囊内窥镜质检装置，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置具体包括:识别模块、检查完整性确定模块、完备性确定模块、图像质量检测模块和输出模块，其中：
81.识别模块：配置为通过训练好的ai模型对胶囊内窥镜采集的目标区域的所有图像依次进行识别，对于每张所述图像，当未识别出目标节点时，输出空值，当识别出所述目标节点时，输出所述目标节点的目标节点名称及目标节点检测框位置信息；
82.检查完整性确定模块：配置为依次确定每个所述目标节点检测框在其对应的所述图像中的位置是否满足预设条件，当满足预设条件时，确定所述目标节点被完整检查，否则，所述目标节点未被完整检查；
83.完备性确定模块：配置为根据识别出的所有所述目标节点内的分割单元的总数量与所述目标区域内所有分割单元的数量确定完备性，得到完备性结果；
84.图像质量检测模块：配置为对所述胶囊内窥镜采集的所述目标区域的所有图像依次进行图像质量进行检测，得到图像质量检测结果；
85.输出模块：配置为输出所述完备性结果及所述图像质量检测结果中符合要求的所述图像。
86.在一些实施例中，所述胶囊内窥镜质检装置，还包括：
87.第一划分模块：配置为将所述目标区域划分为n个相邻的、互不重叠的分割单元，每个所述分割单元都有唯一的标识，依次标识为a1、a2、a3、
……
、an，所有的所述分割单元组成集合s，s＝{a1，a2，a3，
……
，an}，所述集合s覆盖所述目标区域，其中1≤n≤n，n为正整数；
88.第二划分模块，配置为将所述目标区域划分为m个可部分重叠的所述目标节点，每个所述目标节点都由k个相邻的所述分割单元组成，每个所述目标节点都有唯一的标识，依次标识为b1、b2、b3、
……
、bm，所有的所述目标节点组成集合t，t＝{b1，b2，b3，
……
，bm}，所述集合t覆盖所述目标区域，其中1≤k《n，1≤m≤n，n为正整数。
89.在一些实施例中，所述完备性确定模块包括：
90.第一并集子模块，配置为将识别出的每个所述目标节点并入到集合t
′
中，所述集合t
′
初始为空集，且分解子模块，配置为根据所述目标节点与k个相邻的所述分割单元的对应关系，将所述集合t
′
中的每个所述目标节点分解为k个所述分割单元；
91.第二并集子模块，配置为将每个所述目标节点分解得到的k个所述分割单元并入集合s
′
中，所述集合s
′
初始为空集，且计算子模块，配置为计算所述集合s
′
中所有所述分割单元的数量占所述集合s中所有所述分割单元的数量的百分比，得到所述完备性结果。
92.装置项的具体实施方式请参见上述方法项实施例的具体描述，在此不再赘述。本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现上述实施例的胶囊内窥镜质检方法中所具有的操作。
93.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一种计算机可
以存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
94.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
95.此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。