CN112560602A - 一种白内障手术步骤的识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种白内障手术步骤的识别方法及装置，该方法包括：获取待识别白内障手术的视频数据；将视频数据转换为连续帧；根据预设的视频流深度学习模型，对连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及连续帧的时序特征；其中，视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的；根据视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果；将分类概率结果与预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。采用本发明方案，能实现准确识别白内障手术视频的各手术步骤，并提高分类的准确率。
Description
技术领域
本发明涉及医疗辅助领域，尤其涉及一种白内障手术步骤的识别方法及装置。
背景技术
随着老龄化加剧、环境变化和遗传因素的影响下，白内障患者群体的比例逐渐增大，这使得白内障手术的需求量亦逐渐增大，急需培养大量的白内障手术医师以满足需求。在白内障手术医师的培养过程中，手术的完成度评估通常是通过人的肉眼观察来评估是否已完成固定的手术步骤，如切开角膜、撕囊和超声乳化。这使得传统的识别白内障手术步骤方法具有主观性和低效性，因此，急需自动化的白内障手术步骤识别方法。而现有技术上，基于图像的单帧或二维特征的白内障手术步骤识别方法，其忽略了连续帧在时间上的关联信息，没有考虑时序信息，造成识别正确率低下；而基于不同手术工具的识别，虽然每一步使用的工具有严格要求，但实际上白内障手术中存在着同一步骤使用不同工具或不同步骤使用相同工具的情况，这使得白内障手术步骤的识别效果不佳。
发明内容
本发明实施例提出一种白内障手术步骤的识别方法及装置，能准确的对白内障手术步骤进行识别，提高识别准确率。
本发明实施例提供了一种白内障手术步骤的识别方法，包括：
获取待识别白内障手术的视频数据；
将所述视频数据转换为连续帧；
根据预设的视频流深度学习模型，对所述连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及所述连续帧的时序特征；其中，所述视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的；
根据所述视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果；
将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，所述手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。
进一步的，在将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配之前，还包括：对所述分类概率结果进行概率平滑处理。
进一步的，所述对所述分类概率结果进行概率平滑处理，具体为：
将所述分类概率结果乘以窗函数进行概率平滑处理。
进一步的，所述视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成，具体为：
所述视频流深度学习模型是将具有预设标签的白内障手术视频作为训练集，并通过深度卷积神经网络训练而成。
相应地，本发明实施例还提供一种白内障手术步骤的识别装置，包括：数据获取单元、数据预处理单元、模型处理单元、分类处理单元和匹配单元；
其中，所述数据获取单元用于获取待识别白内障手术的视频数据；
所述数据预处理单元用于将所述视频数据转换为连续帧；
所述模型处理单元用于根据预设的视频流深度学习模型，对所述连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及所述连续帧的时序特征；其中，所述视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的；
所述分类处理单元用于根据所述视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果；
所述匹配单元用于将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，所述手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。
进一步的，在将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配之前，还包括：对所述分类概率结果进行概率平滑处理。
进一步的，所述分类处理单元还包括数据平滑单元；
所述数据平滑单元用于将所述分类概率结果乘以窗函数进行概率平滑处理。
进一步的，所述模型处理单元还包括预训练模型单元；
所述预训练模型单元用于将具有预设标签的白内障手术视频作为训练集，并通过深度卷积神经网络训练，生成所述视频流深度学习模型。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的白内障手术步骤的识别方法及装置，通过获取未识别的白内障手术的视频数据，将视频数据转换为连续帧。同时，根据预设的视频流深度学习模型，对连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及连续帧的时序特征，再将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果，最后将分类概率结果与预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤，从而实现对白内障手术视频中出现的各手术步骤的精准识别。相比于现有技术通过肉眼观察方法或对图像的局部信息进行特征提取的方法，本发明技术方案通过将白内障手术的视频数据转换为连续帧，并使用经过大量预设白内障手术标签和视频数据训练而成的预训练模型，对视频数据进行时序上的特征提取，充分考虑了白内障手术视频的每一帧之间的时序信息和白内障手术的不同步骤之间存在相似行为的特点，从而实现了白内障手术步骤的识别且提高分类准确率，具有高准确率、快速识别的优点。
进一步的，本发明技术方案通过对分类概率结果进行概率平滑处理，把分类概率结果乘以窗函数，使得分类概率结果的值的分布更合理，从而提高分类的准确率。
附图说明
图1是本发明提供的白内障手术步骤的识别方法的一种实施例的流程示意图；
图2是本发明提供的白内障手术步骤的识别装置的一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明提供的白内障手术步骤的识别方法的一种实施例的流程示意图，该方法包括以下步骤101至步骤105，各步骤具体如下：
步骤101：获取待识别白内障手术的视频数据。
在本实施例中，待识别的白内障手术的视频是通过高清摄像头拍摄的专业的白内障手术视频，其通常是在真实的临床手术室当中采集拍摄，也可在医院资料库中采集。采集的手术视频包含了白内障的各手术步骤过程。
步骤102：将视频数据转换为连续帧。
在本实施例中，数据转换为连续帧，可通过python模块包的API函数将视频转换为以帧组成的连续帧数据集。连续帧作为数据集可以让模型更好的提取视频每帧画面之间的关系，获取时序信息比静态图片的信息更能针对白内障手术视频的不同步骤当中存在相似行为的画面的特点，从而提高模型识别率。
步骤103：根据预设的视频流深度学习模型，对连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及连续帧的时序特征；其中，视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的。
在本实施例中，该视频流深度学习模型是预先通过大量专业的白内障手术视频数据训练得到的，是属于有监督的训练过程，其模型采用三维神经网络模型。其中，这些训练数据均通过人为添加准确的标签，通过专业人员对视频的帧中各个手术步骤进行标注，把手术步骤被细分为17个步骤，包括：主切口、染色、打粘弹剂、侧切口、撕囊、水密封和超声乳化等步骤，使得信息更加明确，从而确定了视频流深度学习模型的训练学习标签。标签对应着手术的每个步骤，如：标签1对应着主切口步骤、标签2对应着染色步骤、标签3对应着打粘弹剂步骤、标签5对应着撕囊步骤和标签7对应着超声乳化步骤等，且视频帧中出现的每个手术步骤只拥有唯一的标签进行标注。同时，对于训练数据，还进行了数据扩充，将视频数据的连续帧进行归一化，并将归一化后的数据进行随机翻转，获得扩充数据。采用这种数据处理方式增加了训练数据量，从而提高该视频流深度学习模型的识别准确率。该视频流深度学习模型的学习方式是通过多分类算法和梯度下降优化算法经过多轮学习，对模型的参数进行不断修正。其中，对于该视频流深度学习模型的优化方法与目前主流的深度学习模型优化方法相同，其包括随机梯度下降SGD、批量梯度下降BGD等优化方法。
步骤104：根据视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果。
在本实施例中，分类处理是指对输入的特征进行分类，输出该特征在各种情况下的概率结果，同时，各情况对应的分类概率越大，符合度越高。选择生成分类概率结果的函数可以选择softmax以及softmax的变种，如基于角度分类 L-softmax与A-softmax。
步骤105：将分类概率结果与预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。
在本实施例中，分类概率结果由104步骤中的分类处理步骤输出，分类概率结果包含多个值，因此，选取最大的值对应的索引，作为对应的识别结果标签值。由于事先已经确定标签所对应的手术步骤，因此，索引值对应标签，即可输出对应的手术步骤名称。同时，在分类概率结果与预设标签进行匹配之前，还使用数据平滑对分类概率结果进行处理，通过把分类概率结果乘以窗函数的方式，使得分类概率结果的数据值分布在一个合理的范围内。
概率平滑处理的窗口函数为：
其中T和p(i)分别是滑动窗口长度和固定的概率值；
平滑后的分类概率结果g′(t)为：
其中g′(t)为平滑前的分类概率结果。
相应的，图2是本发明提供的白内障手术步骤的识别装置的一种实施例的结构示意图。如图2所示，该装置包括：数据获取单元201、数据预处理单元 202、模型处理单元203、分类处理单元204和匹配单元205。
其中，数据获取单元201用于获取待识别白内障手术的视频数据；
数据预处理单元202用于将视频数据转换为连续帧。
模型处理单元203用于根据预设的视频流深度学习模型，对连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及连续帧的时序特征；其中，视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的；
分类处理单元204用于根据视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果；
匹配单元205用于将分类概率结果与预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。
分类处理单元204还包括数据平滑单元；数据平滑单元用于将分类概率结果乘以窗函数进行概率平滑处理。
模型处理单元203还包括预训练模型单元；预训练模型单元用于将具有预设标签的白内障手术视频作为训练集，并通过深度卷积神经网络训练，生成视频流深度学习模型。
由上可见，本发明实施例提供的白内障手术步骤的识别方法及装置，通过获取未识别的白内障手术的视频数据，将视频数据转换为连续帧。同时，根据预设的视频流深度学习模型，对连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及连续帧的时序特征，再将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果，最后将分类概率结果与预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤，从而实现对白内障手术视频中出现的各手术步骤的精准识别。相比于现有技术通过肉眼观察方法或对图像的局部信息进行特征提取的方法，本发明技术方案通过将白内障手术的视频数据转换为连续帧，并使用经过大量预设白内障手术标签和视频数据训练而成的预训练模型，对视频数据进行时序上的特征提取，充分考虑了白内障手术视频的每一帧之间的时序信息和白内障手术的不同步骤之间存在相似行为的特点，从而实现了白内障手术步骤的识别且提高分类准确率，具有高准确率、快速识别的优点。
进一步的，本发明技术方案通过对分类概率结果进行概率平滑处理，把分类概率结果乘以窗函数，使得分类概率结果的值的分布更合理，从而提高分类的准确率。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种白内障手术步骤的识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别白内障手术的视频数据；
将所述视频数据转换为连续帧；
根据预设的视频流深度学习模型，对所述连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及所述连续帧的时序特征；其中，所述视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的；
根据所述视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果；
将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，所述手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。
2.根据权利要求1所述的白内障手术步骤的识别方法，其特征在于，在将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配之前，还包括：对所述分类概率结果进行概率平滑处理。
3.根据权利要求2所述的白内障手术步骤的识别方法，其特征在于，所述对所述分类概率结果进行概率平滑处理，具体为：
将所述分类概率结果乘以窗函数进行概率平滑处理。
4.根据权利要求1所述的白内障手术步骤的识别方法，其特征在于，所述视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频而训练生成，具体为：
所述视频流深度学习模型通过将具有预设标签的白内障手术视频作为训练集，并通过深度卷积神经网络训练而成。
5.一种白内障手术步骤的识别装置，其特征在于，包括：数据获取单元、数据预处理单元、模型处理单元、分类处理单元和匹配单元；
其中，所述数据获取单元用于获取待识别白内障手术的视频数据；
所述数据预处理单元用于将所述视频数据转换为连续帧；
所述模型处理单元用于根据预设的视频流深度学习模型，对所述连续帧进行特征提取，获取单帧的特征以及所述连续帧的时序特征；其中，所述视频流深度学习模型是根据具有预设标签的白内障手术视频训练而生成的；
所述分类处理单元用于根据所述视频流深度学习模型，将获取的时序特征进行分类处理，输出分类概率结果；
所述匹配单元用于将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配，输出各标签对应的手术步骤；其中，所述手术步骤包括撕囊、超声乳化和打粘弹剂。
6.根据权利要求5所述的白内障手术步骤的识别装置，其特征在于，在将所述分类概率结果与所述预设标签进行匹配之前，还包括：对所述分类概率结果进行概率平滑处理。
7.根据权利要求5所述的白内障手术步骤的识别装置，其特征在于，所述分类处理单元还包括数据平滑单元；
所述数据平滑单元用于将所述分类概率结果乘以窗函数进行概率平滑处理。
8.根据权利要求5所述的白内障手术步骤的识别装置，其特征在于，所述模型处理单元还包括预训练模型单元；
所述预训练模型单元用于将具有预设标签的白内障手术视频作为训练集，并通过深度卷积神经网络训练，生成所述视频流深度学习模型。
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