一种多序列图像处理方法、系统及电子装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多序列图像处理方法，属于医学图像处理领域，包括获取图像、图像预处理、目标特征提取、特征筛选以及机器学习等步骤，提取更多更加丰富的特征，提升分类准确性。本发明专利技术还涉及实施上述多序列图像处理方法的多序列图像处理系统以及电子装置。多序列图像处理系统以及电子装置。多序列图像处理系统以及电子装置。

【技术实现步骤摘要】
一种多序列图像处理方法、系统及电子装置


[0001]本专利技术涉及医学图像处理领域，尤其是涉及多序列图像处理方法、系统以及电子装置。

技术介绍

[0002]多序列图像通常指显示同样内容的不同序列的图像，单一序列因信息单独往往不能满足各种需求，目前医学上普遍采用核磁共振成像技术(mri)检测心脑血管疾病，与普通的多序列图像相同，mri多序列图像所呈现的图像是同一病人在同一位置的信息，只是成像参数不同、成像时间前后稍有不同。
[0003]现有的多序列图像处理时特征不够丰富，导致分类准确性不高。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种能够使多序列图像处理后特征丰富、分类准确性高的多序列图像处理方法。
[0005]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之二在于提供一种能够使多序列图像处理后特征丰富、分类准确性高的多序列图像处理系统。
[0006]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之三在于提供一种能够使多序列图像处理后特征丰富、分类准确性高的电子装置。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多序列图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取图像：读取同一病灶中不同序列的图像；图像预处理：对于某一类序列或某一个时相的图像数据，使用手动标注的方式标注目标，对目标区域进行形态学处理，并找出肿瘤边缘活跃区域；对剩余图像进行空间配准并重建，得到剩余图像的标记图像；目标特征提取，包括以下步骤：对每一浮动图像的目标区域提取图像特征；对浮动图像的目标膨胀区域提取图像特征；对浮动图像的目标腐蚀区域提取图像特征；对浮动图像的目标边缘区域提取图像特征；对每一浮动图像进行多种滤波，每一浮动图像产生多种滤波后的图像，提取浮动图像和滤波后的图像的特征；对多个模态图像特征进行首尾拼接形成新特征；对多个时相图像特征计算其特征差异形成差异特征合集，对浮动图像特征和差异特征合集进行首尾拼接特征形成新特征；特征筛选：对提取出的特征进行筛选，选择出对于学习算法有益的相关特征；机器学习：机器学习输入经过筛选的特征，输出所对应的分类结果。2.根据权利要求1所述的多序列图像处理方法，其特征在于：在所述图像预处理步骤中，对目标区域进行形态学处理，并找出肿瘤边缘活跃区域具体步骤为：选择掩模形状和大小，对目标区域进行二值膨胀操作；选择掩模形状和大小，对目标区域进行二值腐蚀操作；对二值图像进行差集操作。3.根据权利要求1所述的多序列图像处理方法，其特征在于：在所述图像预处理步骤中，对剩余图像进行空间配准具体为：选择浮动图像中的若干标记点，在参考图像中选择具有对应解剖意义的标记点；对浮动图像中的标记点进行标记点配准。4.根据权利要求1所述的多序列图像处理方法，其特征在于：在所述图像预处理步骤中，对剩余图像重建...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴亚康，周志勇，胡冀苏，钱旭升，
申请(专利权)人：苏州国科康成医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：