【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的医学图像分析方法在先申请:2019104964992在先申请日:2019.06.10
本专利技术涉及图像处理
,特别涉及一种基于计算机视觉的医学图像分析方法,适用于目标跟踪、目标识别、视频监控、视频会议、生物医学、信息安全、遥感遥测、航天航空或视频多媒体中图像匹配。
技术介绍
进入70年代以来,随着计算机断层扫描,核磁共振成像等医学成像设备的出现与应用,人们可以得到人体及其内部器官的二维数字断层图像序列。放射医师可以通过观察图像,来发现和诊断病情,但这种诊断方式有以下主要的不足:(1)X射线图像(含CT)的对比度很低,容易误诊(2)核同位素图像及超声图像比较粗糙,分辨率很低;(3)从一组二维图像构想三维结构困难而且不准确。为提高医疗诊断和治疗规划的准确性与科学性,需要将二维断层图像序列转变成为具有直观立体效果的图像,展现人体器官的三维结构与形态,从而提供若干用传统手段无法获得的解剖结构信息,并为进一步模拟操作提供视觉交互手段。医学图像三维重建与可视化技术就是在这一背景下提出的,该技术一经提出之后,便得到了大量的研究与广泛应用。。在三维图像的显示过程中,医生必须借助显示仪器来完成对医学数据的使用,然而传统的三维可视化方法并不能将原始数据在普通显示仪器上不失真的显示出来,这就为医生使用这些医学图像数据带来了困难,同时也阻碍了医学图像三维可视化在更广的范围内的应用。尽管当前计算机技术已取得很大的发展,运算速度相对于从前提高了很多,但是图像几何匹配中需要被处理的数据量 ...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的医学图像分析方法,其特征在于,包括:/n患者使用手机对待治疗区域图像进行采集:若采集到的图像存在缺陷区,提示患者重新拍摄待治疗区域图像,得到清晰图像;/n完成图像的读入和转换以及图像的显示和阈值分割:服务器终端采用基于形状特征的模板匹配算法和基于SIFT特征的检测算法进行检测,调用OpenCV视觉类库中封装好的图像处理算子,编程完成相应的C++代码程序编制,赋值并调用各个控件按钮实现算法的功能;/n手机启动该系统软件进行图像预处理,并进行手机识别:图像预处理完成图像滤波处理和目标子图像的获取及其直方图均衡处理,消除医学图像数据中的冗余信息,其方法包括用背景的灰度值来填充橡皮擦所经过路线上的原始灰度值,将原始DICOM数据形成的训练集,经过模糊分类的随机抽样,训练获得训练信息,再通过调和映射地方式转化为8位BMP灰度图;/n得到待治疗区域图像信息,而后把得到的信息发给医院平台系统:图像分割和自动化定量分析,获得目标的外部轮廓特征,在图像分割的基础上,分别获取目标区域最长和最宽距离内包含的像素个数,并按比例尺系数换算成实体的长宽值,经重建得到三维模型后,辅助功能模块 ...
【技术特征摘要】
20190610 CN 20191049649921.一种基于计算机视觉的医学图像分析方法,其特征在于,包括:
患者使用手机对待治疗区域图像进行采集:若采集到的图像存在缺陷区,提示患者重新拍摄待治疗区域图像,得到清晰图像;
完成图像的读入和转换以及图像的显示和阈值分割:服务器终端采用基于形状特征的模板匹配算法和基于SIFT特征的检测算法进行检测,调用OpenCV视觉类库中封装好的图像处理算子,编程完成相应的C++代码程序编制,赋值并调用各个控件按钮实现算法的功能;
手机启动该系统软件进行图像预处理,并进行手机识别:图像预处理完成图像滤波处理和目标子图像的获取及其直方图均衡处理,消除医学图像数据中的冗余信息,其方法包括用背景的灰度值来填充橡皮擦所经过路线上的原始灰度值,将原始DICOM数据形成的训练集,经过模糊分类的随机抽样,训练获得训练信息,再通过调和映射地方式转化为8位BMP灰度图;
得到待治疗区域图像信息,而后把得到的信息发给医院平台系统:图像分割和自动化定量分析,获得目标的外部轮廓特征,在图像分割的基础上,分别获取目标区域最长和最宽距离内包含的像素个数,并按比例尺系数换算成实体的长宽值,经重建得到三维模型后,辅助功能模块主要完成对模型的三维视角变换操作;
根据交互式的区域选择,显示不同部分的组织:医院实时发送待治疗区域图像信息给患者,利用鼠标操作或键盘输入实现定量的背景分离功能。
2.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的医学图像分析方法,其特征在于,包括:
所述患者使用安装有该软件的手机对待治疗区域图像图像进行采集,具体还包括:
系统的采集部分至少由具有镜头的相机和工控机构成;
采集过程通过系统相机拍摄目标背景,由工控机转换为图像信号后,通过USB2.0接口传送到处理服务器进行处理;
图像采集过程中,需要对图像进行数字化,一般使用数字化的图像采集卡进行处理。
3.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的医学图像分析方法,其特征在于,包括:
所述图像读入,完成图像的读入和转换以及图像的显示和阈值分割,具体还包括:
确定需要的分割阀值,将分割阀值与像素值比较来划分像素,确定一个灰度值,然后将大于、等于此灰度值的像素判为对象并用一个灰度值表示,而将小于此灰度值的像素判为背景并用另一个灰度值表示,或者反之,对象、背景的灰度大小关系对调,二值化的结果将使得灰阶图像变成了二值图像;
确定阀值是分割的关键,不同的阀值可能会引起完全不同的结果,阀值的个数和取值是根据先验知识或试验统计数据确定;
应用迭代阈值分割技术对预处理后的子图像进行分割,并根据子图像中的分割结果在原图像中;
提取目标的轮廓,为计算机进行自动化定量分析创造条件;
根据分割结果图像中,同一区域中特征的一致性,以及各子区域的形状特征来评价分割结果的好坏。
4.如权利要求1所述的一种基于计算机视觉的医学图像分析方法,其特征在于,包括:
所述手机启动该系统软件进行图像预处理,并进行手机识别,具体还包括:
选择多级中值滤波和边缘检测技术完成对...
【专利技术属性】
技术研发人员:周塔,陶献,高尚,徐正涛,张鑫,于静,薛伟,郭凌,王思琦,张宁,
申请(专利权)人:张家港江苏科技大学产业技术研究院,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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