一种用于医疗图像的网络模型调整方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种用于医疗图像的网络模型调整方法及设备，该方法包括：对医疗图像进行目标区域提取，得到目标区域图；对所述目标区域图进行第一图像处理，得到对应所述目标区域图的直方图；对所述目标区域图进行第二图像处理，得到对应所述目标区域图的平均亮度序列；利用对应所述目标区域图的直方图和平均亮度序列进行神经网络预测，得到神经网络预测结果，所述神经网络预测结果包括所述目标区域的窗宽窗位的预测值。如此，本发明专利技术能够针对各种不同的医疗图像进行处理，有效克服传统方法因医生仅仅基于个人喜好设置的窗宽窗位不准确所引起的病灶查看结果不理想的问题，从而大大提高了对医疗图像调整的灵活性和准确度，有助于医生更好的查看病灶。

【技术实现步骤摘要】
一种用于医疗图像的网络模型调整方法及设备
本专利技术涉及医学影像
，尤其涉及一种用于医疗图像的网络模型调整方法及设备。
技术介绍
在现代医学
中，医生在查看医疗图像中的病灶时通常要进行窗宽窗位调整，以截取医疗图像中最有效的灰度范围映射到人眼最方便的可视范围加以显示，从而方便病灶查看。但是，当面对不同的病灶时，目前医生仅能基于个人喜好来设置不同的窗宽窗位，这将导致病灶查看的结果并不理想。因此，如何采取准确高效的方法来调整不同医疗图像的窗宽窗位已成为当前亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例为了有效克服现有技术所存在的上述缺陷，创造性地提供一种用于医疗图像的网络模型调整方法及设备。本专利技术一方面提供一种用于医疗图像的网络模型调整方法，所述方法包括：对医疗图像进行目标区域提取，得到目标区域图；对所述目标区域图进行第一图像处理，得到对应所述目标区域图的直方图；对所述目标区域图进行第二图像处理，得到对应所述目标区域图的平均亮度序列；利用对应所述目标区域图的直方图和平均亮度序列进行神经网络预测，得到神经网络预测结果，所述神经网络预测结果包括所述目标区域的窗宽窗位的预测值。在一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于医疗图像的网络模型调整方法，其特征在于，所述方法包括：对医疗图像进行目标区域提取，得到目标区域图；对所述目标区域图进行第一图像处理，得到对应所述目标区域图的直方图；对所述目标区域图进行第二图像处理，得到对应所述目标区域图的平均亮度序列；利用对应所述目标区域图的直方图和平均亮度序列进行神经网络预测，得到神经网络预测结果，所述神经网络预测结果包括所述目标区域的窗宽窗位的预测值。

【技术特征摘要】
1.一种用于医疗图像的网络模型调整方法，其特征在于，所述方法包括：对医疗图像进行目标区域提取，得到目标区域图；对所述目标区域图进行第一图像处理，得到对应所述目标区域图的直方图；对所述目标区域图进行第二图像处理，得到对应所述目标区域图的平均亮度序列；利用对应所述目标区域图的直方图和平均亮度序列进行神经网络预测，得到神经网络预测结果，所述神经网络预测结果包括所述目标区域的窗宽窗位的预测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述窗宽窗位的预测值与设定值的差值是否超出第一阈值；若所述窗宽窗位的预测值与设定值的差值未超出第一阈值，则输出所述窗宽窗位的预测值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：判断所述窗宽窗位的预测值与设定值的差值是否超出第一阈值；若所述窗宽窗位的预测值与设定值的差值超出第一阈值，则继续进行神经网络再预测，直至神经网络再预测结果中窗宽窗位的预测值与设定值的差值未超出第一阈值。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标区域图进行第二图像处理，得到对应所述目标区域图的平均亮度序列，包括：提取所述目标区域图中的目标中心线；将所述目标中心线沿延伸方向划分为多个目标区段；提取多个目标区段中每个目标区段的平均亮度中心点；顺次连接所述多个目标区段的所有平均亮度中心点，得到所述平均亮度序列。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标区域至少包括下述区域之一：血管区域或血管病灶区域。6.一种用于医疗图...

【专利技术属性】
技术研发人员：左伟，郑超，
申请(专利权)人：数坤北京网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11