基于大数据分析的心血管内科术中影像定位系统及方法技术方案

本发明专利技术属于医疗技术领域，公开了一种基于大数据分析的心血管内科术中影像定位系统及方法，定位系统包括：图像采集模块、中央处理模块、图像处理模块、图像提取模块、图像投射模块、云服务模块、显示模块；同时公开一种基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法。本发明专利技术通过图像处理模块在保持每个像素的色调值不变的基础上，对像素的色饱和度值进行了增强处理以及修正处理，避免了色偏现象的产生；解决了现有的图像增强方法容易产生色偏现象的技术问题；通过图像提取模块提取升主动脉及其根部主动脉窦形状，从而能够精确可视化主动脉结构和形态，从而极大提高医学影像研究对临床问题的解决水平和能力。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的心血管内科术中影像定位系统及方法
本专利技术属于医疗
，尤其涉及一种基于大数据分析的心血管内科术中影像定位系统及方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：心血管造影术是将造影剂通过心导管快速注入心腔或血管，使心脏和血管腔在X线照射下显影，同时有快速摄片，电视摄影或磁带录像等方法，将心脏和血管腔的显影过程拍摄下来，从显影的结果可以看到含有造影剂的血液流动顺序，以及心脏血管充盈情况，从而了解心脏和血管的生理和解剖的变化。是一种很有价值的诊断心脏血管病方法。然而，现有心血管内科术中影像定位系统中图像采集容易产生色偏现象，图像不准确；同时不能精确的提取出可视化主动脉结构和形态，影响对心血管的诊断。综上所述，现有技术存在的问题是：现有心血管内科术中影像定位系统中图像采集容易产生色偏现象，图像不准确；同时不能精确的提取出可视化主动脉结构和形态，影响对心血管的诊断。现有技术云服务器集中大数据资源对采集的图像进行处理中，没有在模糊神经网络算法的基础之上，提出模糊神经网络的方法；不能对模糊规则重要性做出评价，对输入变量的重要性不能给出回应；不能使每条规则的输入变量的宽度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法，其特征在于，所述基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法包括：通过图像采集模块采集人体皮肤表面被检测部位透射光或者漫反射光的空间分布图像；中央处理模块调度图像处理模块将使用RGB色彩模式表示的预设图像的每个像素的红色灰度值、蓝色灰度值以及绿色灰度值转换为使用HSI颜色空间表示的所述预设图像的每个像素的色调值、色饱和度值以及亮度值，对采集图像清晰度进行处理；通过图像提取模块利用预设结构元素对图像数据依次进行腐蚀操作及膨胀操作后，得到结构模板，提取图像心血管结构元素特征信息；通过图像投射模块向人体表面被测部位透射血管影像；通过云服务模块集中大数...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法，其特征在于，所述基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法包括：通过图像采集模块采集人体皮肤表面被检测部位透射光或者漫反射光的空间分布图像；中央处理模块调度图像处理模块将使用RGB色彩模式表示的预设图像的每个像素的红色灰度值、蓝色灰度值以及绿色灰度值转换为使用HSI颜色空间表示的所述预设图像的每个像素的色调值、色饱和度值以及亮度值，对采集图像清晰度进行处理；通过图像提取模块利用预设结构元素对图像数据依次进行腐蚀操作及膨胀操作后，得到结构模板，提取图像心血管结构元素特征信息；通过图像投射模块向人体表面被测部位透射血管影像；通过云服务模块集中大数据资源对采集的图像利用模糊神经网络的方法进行处理分析，其中，基于椭圆基函数的模糊完备性作为在线分配机制，使初始化选择避免随机性；对模糊规则重要性做出评价，对输入变量的重要性给出回应，使每条规则的输入变量的宽度根据系统性能的需求实施在线的实时自适应调整，再显示采集的心血管影像。2.如权利要求1所述基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法，其特征在于，云服务模块集中大数据资源对采集的图像利用模糊神经网络的方法进行处理分析的方法，包括：首先初始化系统的预定义参数；以b1，c1为输入量，产生第一个规则；B1为第2个时刻与第1个时刻的功率差，c1为采样步长；确定第一个规则的参数；观测b(n)，c(n)的到来，b(n)为第n个时刻与第n-1个时刻的功率差，c(n)为第n-1个时刻的采样步长；计算马氏距离并找到mdkmin；计算实际的输出误差确定对应的kd，并与马氏距离mdk进行比较；如果mdk＞kd，系统误差为ek，如果系统误差ek≤ck，则观测控制是否完成，算法结束；如果系统误差ek＞ck，则产生新规则，确定新参数，计算所有规则误差减少率ERR；如果误差减少率ERR小于阈值，则就删去这条规则观测控制是否完成，算法结束；如果误差减少率ERR不小于阈值，则继续产生新的规则，直到满足误差减少率ERR小于阈值；如果mdk≤kd，系统误差为ek，如果系统误差ek＞ke，则计算输入变量的敏感性Bij并调整宽度，调整结论参数，观测控制是否完成，算法结束；如果系统误差ek≥ke，则满足要求，观测控制是否完成，算法结束。3.如权利要求2所述基于大数据分析的心血管内科术中影像定位方法，其特征在于，云服务模块集中大数据资源对采集的图像利用模糊神经网络的方法进行处理分析的方法，进一步包括：(1)误差定义：||ek||＝||tk-yk||1其中第k个时刻期望输出是tk；如果ek>ke，则一条新的规则就增加；其中：其中，emin指的是输出精度，emax指的是最大误差，k指的是学习的次数，β∈(0，1)指的是收敛常数，推导出：(2)产生了u个模糊规则，当一个新的样本出现时，把输入的变量投影到一维的隶属函数空间，计算数据xik与边界集φi之间的欧式距离edi(j)，并且找到它的最小值edi(jn)，如果：edi(jn)≤kmf不用分配新的高斯函数，否则就需要产生一个新的高斯函数，它的宽度由下式决定，其中心的设置如下：ci(u+1)＝xik；模型为：D＝Hθ+E；其中，D＝TT为期望的输出，H＝φT＝(h1…hv)，θ为它的实参数，E是误差向量；H通过QR分解成正交基向量集：H＝PN，其中P＝(p1，p2，…，pv)；(3)pi的误差减少率为：此外：其中误差减少率的矩阵为ρj△＝(ρ1，ρ2，…，ρu)，如果ηi<kerr，则就删去第j条规则；马氏距离：令：如果：mdk,min＝mdk(J)＞kd...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘源，
申请(专利权)人：刘源，
类型：发明
国别省市：河南,41