一种血管内图像的目标检测方法及装置与流程

本技术涉及医疗器械，特别是涉及一种血管内图像的的目标检测方法及装置。

背景技术：

1、血管内图像是指包含血管内部环境的图像，血管内图像用于表征血管内部组织成分。现有技术中，通常采用人工手动检测方式，如医学专家基于医学理论经验确定血管内图像的血管组织成分。这种手动检测方式费时费力。因此，亟需一种高效的血管内图像的目标检测方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种血管内图像的目标检测方法及装置，以提高血管内图像的目标检测的效率。具体技术方案如下：

2、第一方面，本技术实施例提供了一种血管内图像的目标检测方法，应用于电子设备，所述方法包括：

3、获取包含血管内部环境的目标图像；

4、对所述目标图像进行全局特征提取，得到表征所述目标图像全局特性的全局特征；

5、对所述目标图像进行语义特征提取，得到表征所述目标图像语义特性的语义特征；

6、基于所述全局特征与语义特征，对所述目标图像中的图像特征变化趋势进行分析，确定表征特征变化趋势的目标变化特征；

7、基于所述目标变化特征、语义特征以及全局特征，对所述目标图像进行目标检测。

8、本技术的一个实施例中，上述基于所述全局特征与语义特征，对所述目标图像中的图像特征变化趋势进行分析，确定表征特征变化趋势的目标变化特征，包括：

9、基于所述语义特征，提取表征所述目标图像中第一图像特征变化趋势的第一变化特征，其中，所述第一图像特征变化趋势用于表征所述目标图像所包含待检测目标的中心连续流场的特征变化特性；

10、基于所述全局特征以及语义特征，提取表征所述目标图像中的第二图像特征变化趋势的第二变化特征，其中，第二图像特征变化趋势用于表征所述目标图像所包含待检测目标的边缘非连续流场的特征变化特性；

11、将所述第一变化特征、第二变化特征作为表征特征变化趋势的目标变化特征。

12、本技术的一个实施例中，上述基于所述语义特征，提取表征所述目标图像中第一图像特征变化趋势的第一变化特征，包括：

13、对所述语义特征进行特征提取，得到表征所述目标图像深层语义特性的语义深层特征；

14、基于所述语义深层特征与语义特征，确定语义特征中每一特征元素的第一重要度；

15、基于第一重要度，调整所述语义特征中每一特征元素的特征值，将调整后的语义特征确定为表征所述目标图像中第一图像特征变化趋势的第一变化特征。

16、本技术的一个实施例中，上述基于所述全局特征以及语义特征，提取表征所述目标图像中的第二图像特征变化趋势的第二变化特征，包括：

17、对所述全局特征进行特征提取，得到表征所述目标图像深层全局特性的全局深层特征；

18、基于所述全局深层特征与全局特征，确定全局特征中每一特征元素的第二重要度；

19、基于第二重要度，调整所述语义特征中每一特征元素的特征值，将调整后的语义特征确定为表征所述目标图像中第二图像特征变化趋势的第二变化特征。

20、本技术的一个实施例中，上述对所述目标图像进行语义特征提取，得到表征所述目标图像语义特性的语义特征，包括：

21、将所述目标图像划分为多尺度的原始图像特征；

22、从最小尺度的原始图像特征开始，按照尺度由小到大的顺序，依次对每一第一尺度的原始图像特征进行特征更新，直至最大尺度的原始图像特征更新完成，得到每一第一尺度的更新图像特征，其中，所述第一尺度为：所划分的多尺度中除了所述最小尺度之外的尺度；

23、从最大尺度的更新图像特征开始，按照尺度由大到小的顺序，依次对每一第二尺度的更新图像特征进行特征更新，直至最小尺度的图像特征更新完成，得到每一第二尺度的更新图像特征，其中，所述第二尺度为：所划分的多尺度中除了所述最大尺度之外的尺度；

24、将最小尺度的更新图像特征确定为表征所述目标图像语义特性的语义特征。

25、第二方面，本技术实施例提供了一种血管内图像的目标检测装置，应用于电子设备，所述装置包括：

26、图像获取模块，用于获取包含血管内部环境的目标图像；

27、全局特征提取模块，用于对所述目标图像进行全局特征提取，得到表征所述目标图像全局特性的全局特征；

28、语义特征提取模块，用于对所述目标图像进行语义特征提取，得到表征所述目标图像语义特性的语义特征；

29、变化特征确定模块，用于基于所述全局特征与语义特征，对所述目标图像中的图像特征变化趋势进行分析，确定表征特征变化趋势的目标变化特征；

30、目标检测模块，用于基于所述目标变化特征、语义特征以及全局特征，对所述目标图像进行目标检测。

31、本技术的一个实施例中，上述变化特征确定模块，包括：

32、第一变化特征提取子模块，用于基于所述语义特征，提取表征所述目标图像中第一图像特征变化趋势的第一变化特征，其中，所述第一图像特征变化趋势用于表征所述目标图像所包含待检测目标的中心连续流场的特征变化特性；

33、第二变化特征提取子模块，用于基于所述全局特征以及语义特征，提取表征所述目标图像中的第二图像特征变化趋势的第二变化特征，其中，第二图像特征变化趋势用于表征所述目标图像所包含待检测目标的边缘非连续流场的特征变化特性；

34、变化特征确定子模块，用于将所述第一变化特征、第二变化特征作为表征特征变化趋势的目标变化特征。

35、本技术的一个实施例中，上述第一变化特征提取子模块，具体用于对所述语义特征进行特征提取，得到表征所述目标图像深层语义特性的语义深层特征；基于所述语义深层特征与语义特征，确定语义特征中每一特征元素的第一重要度；基于第一重要度，调整所述语义特征中每一特征元素的特征值，将调整后的语义特征确定为表征所述目标图像中第一图像特征变化趋势的第一变化特征。

36、本技术的一个实施例中，上述第二变化特征提取子模块，具体用于对所述全局特征进行特征提取，得到表征所述目标图像深层全局特性的全局深层特征；基于所述全局深层特征与全局特征，确定全局特征中每一特征元素的第二重要度；基于第二重要度，调整所述语义特征中每一特征元素的特征值，将调整后的语义特征确定为表征所述目标图像中第二图像特征变化趋势的第二变化特征。

37、本技术的一个实施例中，上述语义特征提取模块，具体用于将所述目标图像划分为多尺度的原始图像特征；从最小尺度的原始图像特征开始，按照尺度由小到大的顺序，依次对每一第一尺度的原始图像特征进行特征更新，直至最大尺度的原始图像特征更新完成，得到每一第一尺度的更新图像特征，其中，所述第一尺度为：所划分的多尺度中除了所述最小尺度之外的尺度；从最大尺度的更新图像特征开始，按照尺度由大到小的顺序，依次对每一第二尺度的更新图像特征进行特征更新，直至最小尺度的图像特征更新完成，得到每一第二尺度的更新图像特征，其中，所述第二尺度为：所划分的多尺度中除了所述最大尺度之外的尺度；将最小尺度的更新图像特征确定为表征所述目标图像语义特性的语义特征。

38、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

39、存储器，用于存放计算机程序；

40、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第一方面所述的方法步骤。

41、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一方面所述的方法步骤。

42、由以上可见，应用本技术实施例提供的方案，由于由电子设备对目标图像进行多方面的特征提取，包括全局特征、语义特征、目标变化特征，利用这些特征进行目标检测，相较于人工手动检测方式，采用本实施例的方案，能够显著提高血管内图像的目标检测效率。

43、并且，由于是基于目标变化特征、语义特征以及全局特征对目标图像进行目标检测，目标变化特征表征目标图像的图像特征动态变化特性，全局特征、语义特征分别表征目标图像的全局特性以及图像语义信息。目标变化特征是从目标图像的特征动态变化角度反映图像信息，全局特征、语义特征是从目标图像的的特征静态角度分别反映图像整体信息以及语义信息。这样，多角度利用目标图像的各类特征，充分考虑了目标图像的图像特征信息，并且充分挖掘了目标图像的图像信息，在此基础上，能够得到更为准确的图像检测结果。

44、当然，实施本技术的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。