一种异常区域确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种异常区域确定方法及装置，所述方法包括：获得指定图像和与所述指定图像对应的参数图像；根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像；通过区域预测模型对所述指定图像进行预测，确定与所述指定图像对应的第二区域图像；对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值；根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；其中，所述区域预测模型由与指定图像对应的图像样本通过神经网络训练获得，应用本实施例提供的方法，能够精确识别指定图像中的异常区域。

【技术实现步骤摘要】
一种异常区域确定方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种异常区域确定方法及装置。
技术介绍
“脑卒中”又称“中风”、“脑血管意外”（cerebralvascularaccident，CVA）。是一种急性脑血管疾病。当出现中风后，需要对患者进行脑灌注异常的诊断，一般是要检测梗死、缺血区的位置，计算其体积。传统的方式是将其各期相数据进行参数图解析，基于参数图设定阈值，进而诊断病灶，然而由于不同的患者的脑部情况不同，采用基于参数图设定阈值进行判断的话，无法准确地确定针对不同患者的脑部情况。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种异常区域确定方法及装置，具有能够精确识别指定图像中的异常区域。本专利技术实施例一方面提供一种异常区域确定方法，所述方法包括：获得指定图像和与所述指定图像对应的参数图像；根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像；通过区域预测模型对所述指定图像进行预测，确定与所述指定图像对应的第二区域图像；对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值；根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；其中，所述区域预测模型由与指定图像对应的图像样本通过神经网络训练获得。在一可实施方式中，所述根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像，包括：获得多组预设参数；根据每一组预设参数和所述参数图像确定与每一组预设参数对应的第一区域图像。在一可实施方式中，所述对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值，包括：将所述与每一组预设参数对应的第一区域图像与所述第二区域图像，获得与每一组预设参数对应的第一差异值。在一可实施方式中，当所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像，包括：将所述与每一组预设参数对应的第一差异值进行比较，将与最小第一差异值对应的第一区域图像与所述指定图像对应的异常区域图像。在一可实施方式中，所述根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像，包括：当所述第一差异值满足差异度阈值的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；当所述第一差异值不满足差异度阈值的情况下，对所述预设参数进行调整，获得调整参数。在一可实施方式中，所述方法还包括：根据所述调整参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第三区域图像；对所述第三区域图像和所述第二区域图像进行差异度比较，获得第二差异值；当所述第二差异值满足差异度阈值的情况下，将所述第三区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像。在一可实施方式中，所述方法还包括：当所述第二差异值不满足差异度阈值的情况下，将所述指定图像确定为异常图像。在一可实施方式中，所述方法还包括：获得图像样本，所述图像样本包含与峰值时间参数对应的第一训练样本和与常规时间参数对应的第二训练样本；通过所述第一训练样本和与所述第二训练样本对双通道模型进行训练，获得区域预测模型。本专利技术实施例另一方面提供一种异常区域确定装置，所述装置包括：获得模块，用于获得指定图像和与所述指定图像对应的参数图像；确定模块，用于根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像；预测模块，用于通过区域预测模型对所述指定图像进行预测，确定与所述指定图像对应的第二区域图像；比较模块，用于对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值；所述确定模块，还用于根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；其中，所述区域预测模型由与指定图像对应的图像样本通过神经网络训练获得。在一可实施方式中，所述确定模块，包括：获得子模块，用于获得多组预设参数；确定子模块，用于根据每一组预设参数和所述参数图像确定与每一组预设参数对应的第一区域图像。在一可实施方式中，所述比较模块，包括：将所述与每一组预设参数对应的第一区域图像与所述第二区域图像，获得与每一组预设参数对应的第一差异值。在一可实施方式中，所述确定子模块，还用于将所述与每一组预设参数对应的第一差异值进行比较，将与最小第一差异值对应的第一区域图像确定为异常区域图像。在一可实施方式中，所述确定子模块，还用于当所述第一差异值满足差异度阈值的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；所述装置还包括：调整模块，用于当所述第一差异值不满足差异度阈值的情况下，对所述预设参数进行调整，获得调整参数。在一可实施方式中，所述确定模块，还用于根据所述调整参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第三区域图像；所述比较模块，还用于对所述第三区域图像和所述第二区域图像进行差异度比较，获得第二差异值；所述确定模块，还用于当所述第二差异值满足差异度阈值的情况下，将所述第三区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像。在一可实施方式中，所述确定模块，还用于当所述第二差异值不满足差异度阈值的情况下，将所述指定图像确定为异常图像。在一可实施方式中，所述获得模块，用于获得图像样本，所述图像样本包含与峰值时间参数对应的第一训练样本和与常规时间参数对应的第二训练样本；所述装置还包括：训练模块，用于通过所述第一训练样本和与所述第二训练样本对双通道模型进行训练，获得区域预测模型本专利技术实施例提供的异常区域确定方法，通过对指定图像采用预设参数计算确定可能存在异常区域的第一区域图像，并通过对指定图像采用神经网络预测确定可能存在异常区域的第二区域图像，然后以第二区域图像作为依据，确定第一区域图像和第二区域图像之间的差异度对应的第一差异值，若第一差异值满足预设指标，则将第一区域图像确定为与指定图像对应的异常区域图像，若第一差异度不满足预设指标，则不将第一区域图像确定为与指定图像对应的异常区域图像。附图说明通过参考附图阅读下文的详细描述，本专利技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本专利技术的若干实施方式，其中：在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。图1为本专利技术实施例一种异常区域确定方法的实现流程示意图；图2为本专利技术实施例一种异常区域确定方法差异度比较的实现流程示意图；图3为本专利技术实施例一种异常区域确定装置的实现模块示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例一种异常区域确定方法的实现流程示意图。参见图1，本专利技术实施例一方面提供一种异本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常区域确定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获得指定图像和与所述指定图像对应的参数图像；/n根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像；/n通过区域预测模型对所述指定图像进行预测，确定与所述指定图像对应的第二区域图像；/n对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值；/n根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；/n其中，所述区域预测模型由与指定图像对应的图像样本通过神经网络训练获得。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常区域确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获得指定图像和与所述指定图像对应的参数图像；
根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像；
通过区域预测模型对所述指定图像进行预测，确定与所述指定图像对应的第二区域图像；
对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值；
根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；
其中，所述区域预测模型由与指定图像对应的图像样本通过神经网络训练获得。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设参数和所述参数图像确定与所述指定图像对应的第一区域图像，包括：
获得多组预设参数；
根据每一组预设参数和所述参数图像确定与每一组预设参数对应的第一区域图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一区域图像和第二区域图像进行差异度比较，获得第一差异值，包括：
将所述与每一组预设参数对应的第一区域图像与所述第二区域图像，获得与每一组预设参数对应的第一差异值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像，包括：
将所述与每一组预设参数对应的第一差异值进行比较，将与最小第一差异值对应的第一区域图像确定为异常区域图像。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一差异值满足预设指标的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像，包括：
当所述第一差异值满足差异度阈值的情况下，将所述第一区域图像确定为与所述指定图像对应的异常区域图像；
当所述第一差异值不满足差异度阈值的情况下，对所述预设参数进行调...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳光，左伟，郑超，肖月庭，
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