基于OPENCV的灌注图像判定系统及方法、智能终端技术方案

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了一种基于OPENCV的灌注图像判定系统及方法、智能终端，将图片进行分割，将患者信息，时间序列信息等对结果判断没有意义的噪声去除掉；图像的脑区位置分割出来，把单张图片中的左右脑区分割；灌注图片的颜色系统用像素点去转化RGB‑>HSV；遍历像素点将像素点设置成图像在RGB颜色空间的值中的黑色或者白色；把目标色点用黑色像素点显示出来，非目标色点本发明专利技术用白色色素点显示出来；将数组中的每个元素给予一个权值；得到比较合适阈值参数。本发明专利技术可以实现对头核磁灌注图像的智能分析，智能的判别核磁灌注的临床分期，对于缺血性疾病的治疗有指导意义；可以判断出病变脑组织的严重程度。

Perfusion image determination system and method based on OpenCV, intelligent terminal

【技术实现步骤摘要】
基于OPENCV的灌注图像判定系统及方法、智能终端
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种基于OPENCV的灌注图像判定系统及方法、智能终端。
技术介绍
目前，最接近的现有技术：由于人口老龄化，中国患缺血性脑疾病的人数逐年增加，脑缺血疾病的患者入院后，会行头部核磁灌注检查，临床大夫会根据影像科提供的患者头部核磁灌注检查，对患者的缺血程度进行分级从而制定治疗方案。目前国内常用的脑灌注分期参照高培毅等研究将梗死前低灌注状态分为四个期：Ⅰ1期：TTP延长，MTT、rCBF和rCBV正常；Ⅰ2期：TTP和MTT延长，rCBF正常，rCBV正常或轻度升高；Ⅱ1期：TTP、MTT延长以及rCBF下降，rCBV基本正常或轻度下降；Ⅱ2期：TTP、MTT延长，rCBF和rCBV下降。目前主要用于：超早期脑梗死、短暂性脑缺血发作，颈动脉狭窄、颅内血管狭窄和烟雾病等缺血性脑血管病的介入和外科手术前后评估。目前对于灌注图像的识别、判读、划分分期只是依靠每位临床大夫对图像人为的识别，依靠视觉感知来识别图像上可能的异常，依靠知识、经验和对正常核磁灌注表现的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于OPENCV的灌注图像判定方法，其特征在于，所述基于OPENCV的灌注图像判定方法包括以下步骤：/n第一步，每个灌注图像在医院的图像库中，将对应的灌注图像取出；/n第二步，在灌注图像中的目标色点是什么颜色；/n第三步，灌注图像进行预处理，将图片进行分割，将患者信息，时间序列信息等对结果判断没有意义的噪声去除掉；/n第四步，图像的脑区位置分割出来，把单张图片中的左右脑区分割；/n第五步，灌注图片的颜色系统用像素点去转化RGB->HSV；/n第六步，通过像素点的对HSV色彩空间的设置阈值，遍历像素点将像素点设置成图像在RGB颜色空间的值中的黑色或者白色；/n第七步，得到单张图片的...

【技术特征摘要】
1.一种基于OPENCV的灌注图像判定方法，其特征在于，所述基于OPENCV的灌注图像判定方法包括以下步骤：
第一步，每个灌注图像在医院的图像库中，将对应的灌注图像取出；
第二步，在灌注图像中的目标色点是什么颜色；
第三步，灌注图像进行预处理，将图片进行分割，将患者信息，时间序列信息等对结果判断没有意义的噪声去除掉；
第四步，图像的脑区位置分割出来，把单张图片中的左右脑区分割；
第五步，灌注图片的颜色系统用像素点去转化RGB->HSV；
第六步，通过像素点的对HSV色彩空间的设置阈值，遍历像素点将像素点设置成图像在RGB颜色空间的值中的黑色或者白色；
第七步，得到单张图片的像素点差异，得到某个模态的单张照片的所有目标色点，并把目标色点用黑色像素点显示出来，非目标色点本发明用白色色素点显示出来；
第八步，得到单个模态的像素点差异，将数组中的每个元素给予一个权值，数组中的所有元素对应权值的和为1；
第九步，阈值法判断当前模态的病情分级与分期，得到每个模态的像素色点的值之后，通过大量的数据调整阈值参数，得到比较合适阈值参数。


2.如权利要求1所述的基于OPENCV的灌注图像判定方法，其特征在于，所述第一步读取图片的函数原型为：
CV_EXPORTS_WMatimread(constString&filename，intflags＝IMREAD_COLOR)；
Imread的返回值为Mat类型，返回读取的图像，读取图像失败时返回一个空的矩阵对象(Mat::data＝＝NULL)；参数1filename，读取的图片文件名，使用相对路径或者绝对路径；参数2flags，一个读取标记，用于选择读取图片的方式，默认值为IMREAD_COLOR，flag值的设定与用什么颜色格式读取图片有关；
递归遍历文件目录的函数，使用函数findAllFile()函数，其函数原型为：
voidfindAllFile(constchar*path，constchar*format，intsum_pixel[4])；
此函数的返回值为空类型，参数1代表的是路径的地址，参数2代表的是要读取的文件类型，format的值为bmp，参数3代表的是遍历像素点的个数和。


3.如权利要求1所述的基于OPENCV的灌注图像判定方法，其特征在于，所述第三步将原图分1168*807割成大小为680*700。


4.如权利要求1所述的基于OPENCV的灌注图像判定方法，其特征在于，所述第四步的脑区均等分割的算法包括：设置一个pixelDistancemin这样一个变量，并初始化为10000，代表的是图像边缘到脑区的像素点个数的最小值；定义pixelDistanceleft和pixelDistanceright这两个变量，初始化为0，代表的是图像边缘分别到不是黑色像素点的像素点个数；
对于一张灌注图像，通过像素点将图像遍历，把一张图像当做一个矩阵，通过坐标去得到固定位置像素点的值；当遍历图像矩阵时，从左向右遍历，对于每一行，当碰到第一个不是背景色像素点的时候，将该像素点的列数得到并与pixelDistancemin比较，如果该行的列数小于pixelDistancemin，则更新pixelDistancemin，并记录下该行的pixelDistanceleft和pixelDistanceright这两个值；在遍历图像的过程中，pixelDistancemin这个值可能会随时更新的；pixelDistanceleft和pixelDistanceright与pixelDistancemin是对应的；当图像遍历完成时，pixelDistancemin存放的是脑区距离图像边缘像素点最少那个，pixelDistanceleft和pixelDistanceright分别存放的是脑区到图像左边缘的像素点个数和脑区到图像右边缘的像素点个数；
将pixelDistancemin距离最小的这一行作为分割基准，通过这一行找到脑区的中轴线，计算公式如下：
axis＝pixelDistancemin+((picturewide-(pixelDistanceleft+pixelDistanceright))÷2)根据以上公式，得到脑区的中轴线，也就是矩阵的第几列，将图像以这个基准左右分割，得到左右脑区。


5.如权利要求1所述的基于OPENCV的灌注图像判定方法，其特征在于，所述第五步将灌注图片的颜色系统由RGB->HSV包括：
(1)max＝max(R，G，B)；
(2)min＝min(R，G，B)；
(3)V＝max(R，G，B)；
(4)S＝(max-min)/...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈儇，刘鹏程，
申请(专利权)人：吉林大学第一医院，
类型：发明
国别省市：吉林;22