CN113240726A - 一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法,步骤包括:对内窥镜镜头标定;训练适用于内窥镜图像目标的图像语义分割网络;对内镜检查中的内镜图像进行目标分割并提取其物像的尺寸信息,并记录对应的位姿数据;利用两组物像尺寸信息及其位姿数据通过多视图几何关系计算出待测目标尺寸。本发明能够在不改变当前内窥镜检查程序的前提下,实时跟踪内窥镜图像中的目标,精确地测量目标尺寸,提高检查的效率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及电子内窥镜成像检查技术领域,尤其涉及一种基于位姿传感器和单目电子内窥镜的用于内镜检查的目标尺寸测量方法。
背景技术
在过去的几十年中,电子内窥镜检查已经成为工业检测、临床微创检查以及微创手术的关键技术。电子内窥镜通过CCD或摄像头替代光纤维束传导图像信号,并传输至位于体外的监视器上显示图像,观察者通过确定图像中的目标是正常的还是不正常的来作出判断。这就要求观察者有自己检测异常的经验,并根据异常的大小进一步对其严重程度进行分级。
但是,由于工作空间的限制,许多内窥镜镜头只配备了微型单目摄像头,存在以下缺陷:①内窥镜镜头的直径一般较小,输出图像的分辨率低。②许多需要检查的管道状或孔洞状表面的纹理特征不明显,而内窥镜光源的反射加剧了这种情况,限制了内窥镜检查的效率和成功率。③内窥镜图像中显示的目标尺寸会随着目标与内窥镜镜头之间的距离而变化,无法定量测量目标的真实尺寸。此外,内窥镜图像缺乏适当的视觉线索,不能像自然图像一样利用常见物体尺寸的先验知识来估算目标尺寸。
面对低分辨率、弱纹理、易反光的内镜图像,仅依靠使用者目测估计目标尺寸,不可避免的会引入主观误差,影响对情况的判断。现有的尺寸测量方法需要以内镜图像中的器械为参考,估计目标与器械的比例关系,得出目标的大概尺寸。也有使用带有刻度尺的内窥镜,操作者记录尺柄刻度,通过三角计算或查表定量测得目标尺寸的方法。这些方法在使用时,不必要的增加了操作者的工作量,降低了内镜检查的效率。
发明内容
本发明目的是解决现有以内镜图像中的器械为参考的尺寸测量方法存在的无参考物体无法测量的问题,和使用带有刻度尺的内窥镜的尺寸测量方法存在的内窥镜检查效率低的问题,提供一种位姿传感器辅助的内窥镜下光学目标图像尺寸实时测量方法,旨在自动、稳定和准确地测量目标尺寸,而不改变目前的内镜检查程序。
本发明采用的技术方案
一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法,包括以下步骤:
步骤1:内窥镜镜头进行标定,获取镜头参数。
步骤2:利用以往内镜检查存档的图片序列,对内镜图像中的目标进行标注,制作目标数据集,训练适用于内窥镜图像目标的图像语义分割网络。
步骤3:将带有位姿传感器且经过步骤1标定后的内窥镜送入需要检查的部位,采集图像及其对应的位姿数据,并对图像的镜头畸变进行校正。
步骤4:校正后,通过适用于内窥镜图像目标的图像语义分割网络获得待测内窥镜图像的目标掩模,进一步获取描述目标尺寸的物像长度信息。
步骤5:最后,获取的物像长度信息进一步与位姿传感器采集的拍摄图像时内窥镜镜头的位姿信息相结合,通过两组结合信息构建多视图几何关系,进一步求解出目标尺寸。
进一步地,步骤4中获得描述目标尺寸的物像长度信息的具体步骤为:
步骤4.1:在利用旋转卡尺方法得到目标轮廓的最小外接矩形的基础上,记录最小外接矩形的长边的像素长度和长边与图像平面水平轴的夹角;
步骤4.2:将最小外接矩形长边的像素长度值与步骤4.1得到的夹角的余弦值和正弦值分别相乘,得到描述图像中目标尺寸的横向像素长度和纵向像素长度,两者与目标轮廓最小外接矩形的长边的像素长度共同作为描述目标尺寸的物像长度信息。
进一步地,步骤5中使用多视图几何关系计算出目标尺寸的具体步骤为:
步骤5.1:通过两组位姿传感器采集的拍摄图像时内窥镜镜头的位姿信息,计算第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,公式如下:
式中,S1是第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,S2是第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,S12是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置之间的距离,θ1是第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线与两次拍摄图像时内窥镜镜头位置连线的夹角,θ2是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角;
步骤5.2:以待测目标位置为圆心,距离S2为半径,在两次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置构成的平面上做圆弧,将圆弧和第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置连线的交点位置,作为第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置在第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线上的转换位置,计算第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置到第二次拍摄图像时内窥镜镜头的转换位置的距离S,即两次拍摄位置转换到同一光轴线上后,内窥镜镜头移动的距离S:
S=S1-S2
步骤5.3:利用由步骤4获取的第二帧图像的物像长度信息,计算步骤5.2获取的转换位置处的物像长度L3,即描述图像中目标尺寸的纵向像素长度不变,横向像素长度变为横向像素长度除以θ2的余弦值:
式中,L3为转换位置处的物像长度,L2x为第二帧内窥镜图像经步骤4获取的最小外接矩形长边的像素长度L2的横向像素长度;L2y为第二帧内窥镜图像经步骤4获取的最小外接矩形长边的像素长度L2的纵向像素长度;θ2是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角。
步骤5.4:将步骤5.1和5.2中第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置、第二次拍摄图像时内窥镜镜头的转换位置与待测目标的位置关系,作为待测目标物像与待测目标的位置关系,通过所求的物像长度信息计算被测目标长度:
式中,H为被测目标长度,L1为第一帧内窥镜图像经步骤4获取的最小外接矩形长边的像素长度;L3为转换位置处的物像长度;f为镜头焦距的像素长度。
本发明的优点和有益效果:
本发明能够在不改变当前的内窥镜检查程序的前提下,实时自动地跟踪目标并准确测量目标尺寸,减轻内镜操作者的工作负担,辅助其更好地判断情况,提高内镜检查的效率和成功率。
附图说明
图1是内窥镜目标尺寸实时测量方法流程图;
图2是对内窥镜相机镜头进行标定的流程图;
图3是一种适用于内窥镜图像的语义分割网络结构图;
图4是获取目标物像长的方法示意图;
图5是两次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置关系的示意图;
图6是待测目标与待测目标物像之间几何关系的示意图。
具体实施方式
实施例1:
下面结合附图和具体实施方式对本发明的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
实施例1:
本发明公开了一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法,方法流程如图1所示,可以采用以下系统:
系统主要由电子内窥镜、电磁跟踪器和计算机三部分构成。内窥镜由专业人员操纵,负责收集视野中的图像信息,并传送给计算机。电磁跟踪器负责收集贴附在内窥镜上的电磁传感器的位姿信息,并传送给计算机。计算机通过深度神经网络识别内窥镜图像中的目标,进一步提取物像尺寸信息,并结合跟踪器的位姿信息计算目标尺寸。
如图1所示,本发明公开的一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法包括以下步骤:
步骤1:如图2所示,通过张正友棋盘格法对内窥镜镜头进行标定,获取镜头内参首先,制作黑白相间的方格图案的8×5棋盘图标定板;操纵内窥镜在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄标定板,收集36张标定图片;最后,利用MATLAB的Camera CalibrationToolbox自动提取标定板内角点信息并使用相机校正函数进行标定计算,输出内窥镜镜头的参数矩阵。
步骤2:制作目标数据集,训练适用于内窥镜图像目标的图像语义分割网络。收集300张以往内镜检查存档的图片序列,由专家对内镜图像中的目标进行标注,作为图像分割的金标准;对标注好的内镜图像进行数据增广,包括翻转、旋转、缩放、裁剪、剪切、平移、对比度、噪声和弹性形变,得到30000张内窥镜数据后,随机抽取24000张为训练集,6000张作为验证集;将数据集输入到如图3所示的适用于内窥镜图像的图像语义分割网络中,利用预训练的VGG16网络抑制网络的过拟合现象,获取五个初步特征层,在U-Net的解码器部分,通过对这些特征层上采样并且堆叠的方式进行特征融合,最终完成图像语义分割网络的训练。
步骤3:将贴附电磁传感器且经过步骤1标定后的内窥镜送入需要检查的部位,采集图像及其对应时间戳的位姿数据,并对图像的镜头畸变进行校正。
步骤4:如图4所示,将矫正后的内窥镜图像通过训练好的语义分割网络提取待测目标掩模,并通过旋转卡尺方法取目标掩膜凸包的最小外接矩形的长边像素长度信息作为描述目标尺寸的物像长度信息。其中,获得描述目标尺寸的物像长度信息的具体步骤为:
步骤4.1:在利用旋转卡尺方法得到目标轮廓的最小外接矩形的基础上,记录最小外接矩形的长边的像素长度和长边与图像平面水平轴的夹角;
步骤4.2:将最小外接矩形长边的像素长度值与步骤4.1得到的夹角的余弦值和正弦值分别相乘,得到描述图像中目标尺寸的横向像素长度和纵向像素长度,两者与目标轮廓最小外接矩形的长边的像素长度共同作为描述目标尺寸的物像长度信息。
步骤5:利用步骤4输出的两组目标像素段信息与步骤3获取的图像对应时间戳的位姿,使用多视图几何关系计算出目标尺寸。其中,使用多视图几何关系计算出目标尺寸的具体步骤为:
步骤5.1:通过两组位姿传感器采集的拍摄图像时内窥镜镜头的位姿信息,计算第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,公式如下:
式中,S1是第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,S3是第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,S12是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置之间的距离,θ1是第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线与两次拍摄图像时内窥镜镜头位置连线的夹角,θ2是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角;
步骤5.2:如图5所示,以待测目标位置为圆心,距离S2为半径,在两次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置构成的平面上做圆弧,将圆弧和第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置连线的交点位置,作为第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置在第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线上的转换位置,计算第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置到第二次拍摄图像时内窥镜镜头的转换位置的距离S,即两次拍摄位置转换到同一光轴线上后,内窥镜镜头移动的距离S:
S=S1-S2步骤5.3:利用由步骤4获取的第二帧图像的物像长度信息,计算步骤5.2获取的转换位置处的物像长度L3,即描述图像中目标尺寸的纵向像素长度不变,横向像素长度变为横向像素长度除以θ2的余弦值:
式中,L3为转换位置处的物像长度,L2x为第二帧内窥镜图像经步骤4获取的最小外接矩形长边的像素长度L2的横向像素长度;L2y为第二帧内窥镜图像经步骤4获取的最小外接矩形长边的像素长度L2的纵向像素长度;θ2是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角。
步骤5.4:将步骤5.1和5.2中第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置、第二次拍摄图像时内窥镜镜头的转换位置与待测目标的位置关系,作为待测目标物像与待测目标的位置关系,进而有如图6所示的关系,通过所求的物像长度信息计算被测目标长度:
式中,H为被测目标长度,L1为第一帧内窥镜图像经步骤4获取的最小外接矩形长边的像素长度;L3为转换位置处的物像长度;f为镜头焦距的像素长度。
以实际数据为例说明本发明的实用性和实施效果:操纵内窥镜观察猪肾内的肾结石,如图4的输入图像所示。其中,结石最小外接矩形长度经过数显游标卡尺的测量为2.16mm,内窥镜的镜头的焦距的像素长度为505.2。经过步骤4求得第一帧图像的描述目标尺寸的物像长度信息信息为L1=135.61,L1x=60.65、L1y=121.29;经过步骤4求得第二帧图像的描述目标尺寸的物像长度信息为L2=210.19、L2x=186.81、L2y=96.35;第一帧图像对应时间戳的电磁传感器在其定位坐标系下的四元数和以毫米为单位的位置数据分别为[0.7255,0.0485,-0.6867,0]和(106.28,69.97,-164.05);第二帧图像对应时间戳的电磁传感器在其定位坐标系下的四元数和以毫米为单位的位置数据分别为[0.7251,0.0628,-0.6858,0]和(103.63,70.52,-163.79);得到第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置之间的距离S12为2.71893mm,第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线与两次拍摄图像时内窥镜镜头位置连线的夹角θ1为9.08982°,第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角θ2为1.10571°,通过公式计算出目标尺寸为2.02819mm,测量误差6.1%,满足对测量误差的要求。
在使用本发明提出的一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法时,步骤1、2只需要在初次使用时进行。此后的内窥镜检查中,使用者只需要按照正常的内窥镜检查程序操作即可,与内窥镜和电磁传感器通讯的计算机将自动执行步骤3、4、5,完成对内窥镜图像中目标尺寸的实时测量。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法,其特征在于,所述的测量方法,在内窥镜镜头已经标定好且适用于内窥镜图像目标的图像语义分割网络已经训练好的前提下,包括以下步骤:
步骤1:将带有镜头位姿传感器的内窥镜送入需要检查的部位,采集图像及其对应的位姿数据,并对图像的镜头畸变进行校正;
步骤2:校正后,利用适用于内窥镜图像目标的图像语义分割网络获取待测内窥镜图像的目标掩膜,进一步获取描述目标尺寸的物像长度信息;
步骤3:获取的物像长度信息进一步与位姿传感器采集的拍摄图像时内窥镜镜头的位姿信息相结合,通过两组结合信息构建多视图几何关系,进一步求解出目标尺寸。
2.根据权利要求1所述的一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法,其特征在于,步骤2中获得描述目标尺寸的物像长度信息的具体步骤为:
步骤2.1:在利用旋转卡尺方法得到目标轮廓的最小外接矩形的基础上,记录最小外接矩形的长边的像素长度和长边与图像平面水平轴的夹角;
步骤2.2:将最小外接矩形长边的像素长度值与步骤2.1得到的夹角的余弦值和正弦值分别相乘,得到描述图像中目标尺寸的横向像素长度和纵向像素长度,两者与目标轮廓最小外接矩形的长边的像素长度共同作为描述目标尺寸的物像长度信息。
3.根据权利要求1所述的一种内窥镜下光学目标尺寸实时测量方法,其特征在于,步骤3中使用多视图几何关系计算出目标尺寸的具体步骤为:
步骤3.1:通过两组位姿传感器采集的拍摄图像时内窥镜镜头的位姿信息,计算第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,公式如下:
式中,S1是第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,S2是第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置之间的距离,S12是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置之间的距离,θ1是第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线与两次拍摄图像时内窥镜镜头位置连线的夹角,θ2是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角;
步骤3.2:以待测目标位置为圆心,距离S2为半径,在两次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置构成的平面上做圆弧,将圆弧和第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置与待测目标位置连线的交点位置,作为第二次拍摄图像时内窥镜镜头位置在第一次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线上的转换位置,计算第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置到第二次拍摄图像时内窥镜镜头的转换位置的距离S,即两次拍摄位置转换到同一光轴线上后,内窥镜镜头移动的距离S:
S=S1-S2
步骤3.3:利用由步骤2获取的第二帧图像的物像长度信息,计算步骤3.2获取的转换位置处的物像长度L3,即描述图像中目标尺寸的纵向像素长度不变,横向像素长度变为横向像素长度除以θ2的余弦值:
式中,L3为转换位置处的物像长度,L2x为第二帧内窥镜图像经步骤2获取的最小外接矩形长边的像素长度L2的横向像素长度;L2y为第二帧内窥镜图像经步骤2获取的最小外接矩形长边的像素长度L2的纵向像素长度;θ2是第一次拍摄图像和第二次拍摄图像时内窥镜镜头光轴线之间的夹角;
步骤3.4:将步骤3.1和3.2中第一次拍摄图像时内窥镜镜头位置、第二次拍摄图像时内窥镜镜头的转换位置与待测目标的位置关系,作为待测目标物像与待测目标的位置关系,通过所求的物像长度信息计算被测目标长度:
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114631767A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-06-17 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 病灶面积测量方法、系统、设备及存储介质 |
CN114841943A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-02 | 浙江大华智联有限公司 | 一种零件检测方法、装置、设备及存储介质 |
WO2023138619A1 (zh) * | 2022-01-21 | 2023-07-27 | 小荷医疗器械(海南)有限公司 | 内窥镜图像的处理方法、装置、可读介质和电子设备 |
CN116758063A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-09-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于图像语义分割的工件尺寸检测方法 |
CN117064311A (zh) * | 2023-10-16 | 2023-11-17 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 一种内窥镜图像的处理方法及内窥镜成像系统 |
WO2024164912A1 (zh) * | 2023-02-07 | 2024-08-15 | 天津御锦人工智能医疗科技有限公司 | 内窥镜下目标结构评估系统、方法、设备及存储介质 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017170488A1 (ja) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | 国立大学法人浜松医科大学 | 光軸位置測定システム、光軸位置測定方法、光軸位置測定プログラム、光軸位置測定装置 |
CN108209843A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-29 | 陈晓阳 | 一种内窥镜体内方向判断方法 |
US20190053693A1 (en) * | 2017-08-17 | 2019-02-21 | Sony Olympus Medical Solutions Inc. | Endoscope system |
CN109730683A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-10 | 重庆金山医疗器械有限公司 | 内窥镜目标物大小计算方法及分析系统 |
CN110097516A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-06 | 上海交通大学 | 内孔壁面图像畸变纠正方法、系统及介质 |
CN111091536A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 医学图像处理方法、装置、设备、介质以及内窥镜 |
CN112075914A (zh) * | 2020-10-14 | 2020-12-15 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 胶囊内窥镜检查系统 |
CN112089392A (zh) * | 2020-10-14 | 2020-12-18 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 胶囊内窥镜控制方法、装置、设备、系统及存储介质 |
CN112330729A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-02-05 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 图像深度预测方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN112613517A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-04-06 | 深圳大学 | 内窥镜仪器分割方法、装置、计算机设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-05-20 CN CN202110549071.7A patent/CN113240726B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017170488A1 (ja) * | 2016-03-31 | 2017-10-05 | 国立大学法人浜松医科大学 | 光軸位置測定システム、光軸位置測定方法、光軸位置測定プログラム、光軸位置測定装置 |
US20190053693A1 (en) * | 2017-08-17 | 2019-02-21 | Sony Olympus Medical Solutions Inc. | Endoscope system |
CN108209843A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-29 | 陈晓阳 | 一种内窥镜体内方向判断方法 |
CN109730683A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-05-10 | 重庆金山医疗器械有限公司 | 内窥镜目标物大小计算方法及分析系统 |
CN110097516A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-06 | 上海交通大学 | 内孔壁面图像畸变纠正方法、系统及介质 |
CN111091536A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 医学图像处理方法、装置、设备、介质以及内窥镜 |
CN112075914A (zh) * | 2020-10-14 | 2020-12-15 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 胶囊内窥镜检查系统 |
CN112089392A (zh) * | 2020-10-14 | 2020-12-18 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 胶囊内窥镜控制方法、装置、设备、系统及存储介质 |
CN112330729A (zh) * | 2020-11-27 | 2021-02-05 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 图像深度预测方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN112613517A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-04-06 | 深圳大学 | 内窥镜仪器分割方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
GEORGE DIMAS等: "Endoscopic single-image size measurements", 《MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY》 * |
RUI MELODEN等: "A New Solution for Camera Calibration and Real-Time Image Distortion Correction in Medical Endoscopy–Initial Technical Evaluation", 《IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING》 * |
VISENTINI-SCARZANELLA等: "A structured light laser probe for gastrointestinal polyp size measurement: a preliminary comparative study", 《ENDOSCOPY INTERNATIONAL OPEN》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023138619A1 (zh) * | 2022-01-21 | 2023-07-27 | 小荷医疗器械(海南)有限公司 | 内窥镜图像的处理方法、装置、可读介质和电子设备 |
CN114841943A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-02 | 浙江大华智联有限公司 | 一种零件检测方法、装置、设备及存储介质 |
CN114631767A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-06-17 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 病灶面积测量方法、系统、设备及存储介质 |
CN114631767B (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-30 | 深圳市资福医疗技术有限公司 | 病灶面积测量方法、系统、设备及存储介质 |
WO2024164912A1 (zh) * | 2023-02-07 | 2024-08-15 | 天津御锦人工智能医疗科技有限公司 | 内窥镜下目标结构评估系统、方法、设备及存储介质 |
CN116758063A (zh) * | 2023-08-11 | 2023-09-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于图像语义分割的工件尺寸检测方法 |
CN116758063B (zh) * | 2023-08-11 | 2023-11-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于图像语义分割的工件尺寸检测方法 |
CN117064311A (zh) * | 2023-10-16 | 2023-11-17 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 一种内窥镜图像的处理方法及内窥镜成像系统 |
CN117064311B (zh) * | 2023-10-16 | 2024-01-30 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 一种内窥镜图像的处理方法及内窥镜成像系统 |
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