一种医学影像处理系统技术方案

本发明专利技术涉及一种医学影像处理系统，包括图片获取模块，用于获取待处理的医学影像图像；图片预处理模块，用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块；第一分析模块，用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块；第二分析模块，用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块；判定模块，用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。本发明专利技术能够对医学影像做出准确地分析和判断。

【技术实现步骤摘要】
一种医学影像处理系统
本专利技术涉及影像处理
，尤其涉及一种医学影像处理系统。
技术介绍
随着医学成像技术和计算机技术的不断发展和进步，医学影像分析已成为医学研究、临床疾病诊断和治疗中一个不可或缺的工具和技术手段，其中，通过对医学影像图片进行处理，并得到相应的处理结果，可以为后续治疗提供参考。人工智能特别是深度学习作为大数据处理的有效手段，近年来在医疗影像研究中得到了非常广泛的应用。但是，对于一些影像学表现上仍存在一定的相似性的疾病共有的图像特征，例如2020年开始的全球大流行病新冠肺炎，与其他病毒性肺炎及机化性肺炎、嗜酸性肺炎等在影像学表现上仍存在一定的相似性，具有一些相同的图像特征，现有医学影像处理技术无法做出准确地分析判断，效率低且可靠性差。
技术实现思路
本专利技术目的在于，提供一种医学影像处理系统，能够对医学影像做出准确地分析和判断。一种医学影像处理系统，包括：图片获取模块，用于获取待处理的医学影像图像；图片预处理模块，用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块；第一分析模块，用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块；第二分析模块，用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块；判定模块，用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。r>本专利技术与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本专利技术提供的一种医学影像处理系统可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：本专利技术能够对医学影像做出准确地分析和判断。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。附图说明图1为本专利技术实施例提供的医学影像处理系统示意图。【符号说明】1：图片获取模块2：图片预处理模块3：第一分析模块4：第二分析模块5：判定模块。具体实施方式为更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种医学影像处理系统的具体实施方式及其功效，详细说明如后。本专利技术实施例提供了一种医学影像处理系统，如图1所示，包括图片获取模块1、图片预处理模块2、第一分析模块3、第二分析模块4和判定模块5，其中，图片获取模块1用于获取待处理的医学影像图像，所述医学影像图像可为人体组织的CT图像、人体组织的核磁图像等等，例如肺部CT图像，脑部核磁图像，在此不做限定。图片预处理模块2用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块3和第二分析模块4。第一分析模块3用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块5。第二分析模块4用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块5。判定模块5用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。作为一种示例，所述图片获取模块1包括第一图像获取单元、第二图像获取单元和第三图像获取单元，其中，第一图像获取单元用于将医学影像图像原始数据进行代码转换处理得到所述待处理的医学影像图像。第二图像获取单元用于采用工具导出或拍照的方式从医学数字成像和通信(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine，简称DICOM)数据中获取所述待处理的医学影像图像。第三图像获取单元用于通过分帧截取或拍照的方式从视频数据中获取所述待处理的医学影像图像。通过设置第一图像获取单元、第二图像获取单元和第三图像获取单元，可以进行多源数据的处理，支持多类型数据的输入。高质量的DICOM数据可以保留亨氏单位（hounsfieldunit，简称HU）等CT数据的原始信息，可反映的细节非常丰富，但数据存储体量较大，难以实现数据的传输与解析。视频数据记录整个CT从顶到底的变化过程，也基本反映了医生CT翻阅诊断的操作过程，但诊断过程多聚焦于特定的特征帧进行分析。图片获取模块1通过将这两类数据转换为图片形式，既能实现相关数据的传输与解析，又能保证尽可能地充分地获取到特征丰富的待处理的医学影像图像，从而提高处理的结果的可靠性。为了进一步提高医学影像处理的效率和可靠性，所述图片获取模块1还包括图像筛选单元，用于根据预设的过滤规则，将所述图片获取模块1获取的所述待处理的医学影像图像进行过滤，所述过滤规则包括，将所述待分析区域图像占比低于预设的占比阈值的所述待处理的医学影像图像过滤掉、将所述待分析区域图像的方位不满足预设目标方位的所述待处理的医学影像图像过滤掉、将所述待分析区域图像的曝光度不在预设曝光度范围内的所述待处理的医学影像图像过滤掉以及将所述待分析区域图像的像素低于预设像素阈值的所述待处理的医学影像图像过滤掉。为了避免泄露用户的身份信息等敏感信息，提高处理过程中的安全性，所述图片获取模块1还包括：脱敏单元用于检测所述待处理的医学影像图像中是否存在预设的敏感信息，若存在，则去除所述敏感信息。作为一种示例，所述图片预处理模块2包括图像获取单元和图像预处理单元，其中，图像获取单元用于获取所述待处理医学影像图像的灰度图；图像预处理单元用于将所述灰度图依次进行图像二值化、填充背景、以及保留预设的目标组织处理，再从中获取包围所述目标组织的矩形区域，然后再从中裁剪出最小的包含所述目标组织的矩形区域图像，再与所述灰度图像叠加，从而得到所述待分析区域图像，即矩形感兴趣区域（regionofinterest，简称ROI），通过显式提取算法，可以增加影像学分析的可解释性。图像预处理单元用于设定分割阈值M，对于所述灰度图中每一个像素颜色值c，c的范围0-255，若c<M，则令c=0，显示为黑色；否则，令c=255，显示为白色；对所述灰度图的灰度值，以所述分割阈值M为等值线间隔，求取等值线区域，并保留其中闭合面积最大的2个等值线区域A和B；分别获取A和B的最小外接矩形，记作RA和RB，以肺部CT图像为例，A和B区域对应肺部两个区域的图像。基于RA和RB确定目标外接矩形为R，所述R的左上角坐标需满足(min(xl(RA),xl(RB))，min(yu(RA),yu(RB)))，右下角坐标需满足(max(xr(RA),xr(RB))，max(yb(RA),yb(RB)))，其中xl(RA)、xr(RA)、yu(RA)、yb(RA)分别表示RA的左边界坐标x值、右边界x值、上边界y值、下边界y值，xl(RB)、xr(RB)、yu(RB)、yb(RB)分别表示RB的左边界坐标x值、右边本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学影像处理系统，其特征在于，包括：/n图片获取模块，用于获取待处理的医学影像图像；/n图片预处理模块，用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块；/n第一分析模块，用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块；/n所述第一分析模块包括：/n图像外延单元，用于根据预设的外延系数，将所述待分析区域图像进行外延处理，得到待分析图像；/n第一靶区提取单元，用于基于预设的第一目标特征从所述待分析图像中提取第一目标靶区图像，所述第一目标特征为预设的目标疾病与同类疾病在医学影像图像上共有的图像特征；/n第二靶区提取单元，用于基于预设的第二目标特征从所述待分析图像提取第二目标靶区图像，所述第二目标特征为所述目标疾病在医学影像图像上独有的图像特征；/n图像叠加单元，用于将所述第一目标靶区图像和第二目标靶区图像进行叠加，得到目标图像；/n图像分析单元，用于判断所述目标图像中是否包含第二目标特征，若包含，则第一分析结果输出为1，否则第一分析结果输出为0;/n第二分析模块，用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块；/n判定模块，用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。/n...

【技术特征摘要】
1.一种医学影像处理系统，其特征在于，包括：
图片获取模块，用于获取待处理的医学影像图像；
图片预处理模块，用于从所述待处理医学影像图像中提取待分析区域图像，并将所述待分析区域图像分别发送至第一分析模块和第二分析模块；
第一分析模块，用于将所述待分析区域图像进行医学影像分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果发给至判定模块；
所述第一分析模块包括：
图像外延单元，用于根据预设的外延系数，将所述待分析区域图像进行外延处理，得到待分析图像；
第一靶区提取单元，用于基于预设的第一目标特征从所述待分析图像中提取第一目标靶区图像，所述第一目标特征为预设的目标疾病与同类疾病在医学影像图像上共有的图像特征；
第二靶区提取单元，用于基于预设的第二目标特征从所述待分析图像提取第二目标靶区图像，所述第二目标特征为所述目标疾病在医学影像图像上独有的图像特征；
图像叠加单元，用于将所述第一目标靶区图像和第二目标靶区图像进行叠加，得到目标图像；
图像分析单元，用于判断所述目标图像中是否包含第二目标特征，若包含，则第一分析结果输出为1，否则第一分析结果输出为0;
第二分析模块，用于将所述待分析区域图像输入预先设置好的影像分类器中，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果发给至判定模块；
判定模块，用于基于所述第一分析结果和第二分析结果，生成最终分析结果。


2.根据权利要求1所述的医学影像处理系统，其特征在于，
所述图片获取模块包括：
第一图像获取单元，用于将医学影像图像原始数据进行代码转换处理得到所述待处理的医学影像图像；
第二图像获取单元，用于采用工具导出或拍照的方式从DICOM数据中获取所述待处理的医学影像图像；
第三图像获取单元，用于通过分帧截取或拍照的方式从视频数据中获取所述待处理的医学影像图像。


3.根据权利要求2所述的医学影像处理系统，其特征在于，
所述图片获取模块还包括：
图像筛选单元，用于根据预设的过滤规则，将所述图片获取模块获取的所述待处理的医学影像图像进行过滤，所述过滤规则包括，将所述待分析区域图像占比低于预设的占比阈值的所述待处理的医学影像图像过滤掉、将所述待分析区域图像的方位不满足预设目标方位的所述待处理的医学影像图像过滤掉、将所述待分析区域图像的曝光度不在预设曝光度范围内的所述待处理的医学影像图像过滤掉以及将所述待分析区域图像的像素低于预设像素阈值的所述待处理的医学影像图像过滤掉。


4.根据权利要求2所述的医学影像处理系统，其特征在于，
所述图片获取模块还包括：
脱敏单元，用于检测所述待处理的医学影像图像中是否存在预设的敏感信息，若存在，则去除所述敏感信息。


5.根据权利要求1所述的医学影像处理系统，其特征在于，
所述图片预处理模块包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：康波，孟祥飞，郭佳，
申请(专利权)人：国家超级计算天津中心，
类型：发明
国别省市：天津;12