基于qt的胶囊内窥镜图片分析系统

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1、第３０卷第２期计算机应用与软件Ｖｏｌ３０Ｎｏ．２２０１３年２月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＦｅｂ．２０１３基于ＱＴ的胶囊内窥镜图片分析系统１１１２潘建南吕庆文刘哲星刘思德１（南方医科大学生物医学工程学院广东广州５１０５１５）２（南方医院广东广州５１０５１５）摘要针对现有遍历胶囊内窥镜海量图片的繁重工作，提出一种基于ＱＴ的胶囊内窥镜图片分析系统的实现方案。该系统在对海量图片进行分类的基础上依次进行过暗图片筛选、重复图片筛选，并在以上的筛选结果中进行肿物病变的识别。根据实验结果分析，依等级筛选或手动输入筛选比例的筛选方式筛除了大部分的无

2、效和冗余图片数据，极大地提高了医生的阅片速度，同时保证了诊断质量。关键词胶囊内窥镜海量图片　ＱＴ　图片筛选病变识别中图分类号　ＴＰ３９１　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１３．０２．０５５ＡＮＡＬＹＳＩＳＳＹＳＴＥＭＯＦＣＡＰＳＵＬＥＥＮＤＯＳＣＯＰＥＩＭＡＧＥＢＡＳＥＤＯＮＱＴ１１１２ＰａｎＪｉａｎｎａｎ　ＬüＱｉｎｇｗｅｎ　ＬｉｕＺｈｅｘｉｎｇ　ＬｉｕＳｉｄｅ１（ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｅｒｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０５１５，Ｇ

3、ｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）２（ＮａｎｆａｎｇＨｏｓｐｉｔａｌ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５１０５１５，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｉｎｌｉｇｈｔｏｆｈｅａｖｙｗｏｒｋｌｏａｄｏｆｇｏｉｎｇｏｖｅｒａｌｌｔｈｅｗｉｒｅｌｅｓｓｃａｐｓｕｌｅｅｎｄｏｓｃｏｐｙ（ＷＣＥ）ｉｍａｇｅｓ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａＱＴｂａｓｅｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｆｏｒＷＣＥｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｓｙｓｔｅｍ．ＢａｓｅｄｏｎｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇｔｈｅｍａｓｓＷＣＥｉｍａｇｅｓ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｃｒｅｅｎｓｉｎｔｕｒｎｔｈｅｏｖｅｒｄａｒｋｉｍａ

4、ｇｅｓａｎｄｔｈｅｄｕｐｌｉｃａｔｅｉｍａｇｅｓ，ａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｓｅｓｔｈｅｔｕｍｏｕｒｌｅｓｉｏｎｓａｍｏｎｇｓｔｔｈｅａｂｏｖｅｆｉｌｔｅｒｅｄｒｅｓｕｌｔｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔ，ｔｈｅｓｃｒｅｅｎｉｎｇｍａｎｎｅｒｓｏｆｅｉｔｈｅｒｓｃｒｅｅｎｉｎｇｂｙｇｒａｄｅｏｒｍａｎｕａｌｌｙｉｎｐｕｔｔｉｎｇｔｈｅｓｃｒｅｅｎｉｎｇｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｈａｖｅｆｉｌｔｅｒｅｄｏｕｔｍｏｓｔｏｆｉｎｖａｌｉｄａｎｄｒｅｄｕｎｄａｎｔｉｍａｇｅｄａｔａ，ｉｔｇｒｅａｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅ

5、ｆｉｌｍｒｅａｄｉｎｇｓｐｅｅｄｏｆｄｏｃｔｏｒｓｗｈｉｌｅｅｎｓｕｒｅｓｔｈｅｉｒｄｉａｇｎｏｓｉｓｑｕａｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｗｉｒｅｌｅｓｓｃａｐｓｕｌｅｅｎｄｏｓｃｏｐｙ　Ｍａｓｓｉｍａｇｅｓ　ＱＴ　Ｉｍａｇｅｓｓｃｒｅｅｎｉｎｇ　Ｌｅｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ［７］方式来缩短阅片时间，这需要观察者的眼和大脑一直处于高０　引言速的反应状态，容易引起漏诊。有部分研究者提出从采集的大量影像数据中根据已知的消化道病变影像的特征挑选出医生感［８］世界第一套智能胶囊消化道内镜系统由以色列Ｇｉｖｅｎ公司兴趣的影像进行重点判读，如息肉影像的识别、异常消化道［９

6、］形态的识别等。还有部分学者提出利用智能筛选，将大量相于２００１年投入市场至今，中国重庆金山公司、日本奥林帕斯公似图片进行自动筛掉。以重庆金山公司的胶囊内窥镜工作站为司、韩国ＩｎｔｒｏＭｅｄｉｃ公司等国内外公司研制出类似产品，因其检例，其系统分三个等级对相似图片进行筛除，据临床调查，筛除查过程无痛苦、可观察消化道全程，从而在消化道疾病诊断中得［３－５］的图片中含有较多有诊断意义的图片，很容易造成漏诊，故实际到广泛应用，成为消化疾病检查的一个重要手段。不同公临床应用中基本不使用该筛除功能。司研制出的产品的工作原理基本相同，均由带拍照功能并可无根据以上分析，本文主要研究基

7、于ＱＴ的胶囊内窥镜图片线传输图像的胶囊照像机和图像收集系统组成，患者吞服胶囊分析系统及其实现。本系统在Ｗｉｎｄｏｗｓ平台下，根据胶囊内窥后，由胶囊内的照像机每秒拍摄２－８张照片，全程检查６－１２镜图片的不同分类，通过使用胶囊内窥镜冗余图片筛选算法及小时，采集的消化道图片总量为３－１０万张，除图片质量、格式图片识别算法，可以实现对海量图片的冗余图片筛除与肿物病及采集方式存在差异外，所有系统的图片数量均超过３万张，所变的初步识别，进而提高阅片的速度，减轻阅片医生的劳动强有系统提供了原始图片回放，但基本无实际的过滤筛选及自动度，同时又不影响诊断质量。识别功