【技术实现步骤摘要】
一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法及系统
[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法及系统。
技术介绍
[0002]对肺部疾病患者进行及早的肺结节检测和治疗是降低肺癌死亡率的关键措施。传统方式的肺部肿瘤的诊断大多是临床医学工作者结合肺部CT影像学检查以及肺部肿瘤标志物的检查，共同对肺部肿瘤进行检查及良恶性诊断。这需要依赖医学工作者个人临床经验，通过肉眼辨别肺部肿瘤的位置及良恶性，增加其工作压力，且由于医生的个人经验水平参差不齐，传统的诊断方法容易受到医生个人经验水平的影响，诊断误差较大。
技术实现思路
[0003]针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法及系统，提高了肺部肿瘤区域分析效率和精度。该技术方案如下：第一方面，提供了一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法，包括如下步骤：基于第一生成模型获取正常肺部医学图像，记为第一图像，基于第二生成模型获取含肿瘤肺部医学图像，记为第二图像，所述第一生成模型是基于第一肺部...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法，其特征在于，包括如下步骤：基于第一生成模型获取正常肺部医学图像，记为第一图像，基于第二生成模型获取含肿瘤肺部医学图像，记为第二图像，所述第一生成模型是基于第一肺部医学图像训练集训练得到的，所述第二生成模型是基于训练完成的第一生成模型通过第二肺部医学图像训练集经过微调训练得到的；基于第一图像利用预设特征提取方法提取第一特征，基于第二图像利用所述预设特征提取方法提取第二特征；基于第二特征相比于第一特征的差异特征对应的图像区域确定肺部肿瘤区域。2.根据权利要求1所述的一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法，其特征在于，所述预设特征提取方法，包括：利用预设系数矩阵为滑动窗口，在目标图像上控制滑动窗口从左上角开始以预设步长迭代滑动，获取每次滑动到新位置时滑动窗口对应的像素区域的特征值；当滑动窗口在目标图像滑动结束，对滑动窗口所有位置时候的特征值进行融合，得到所述目标图像的目标特征，所述目标图像为基于第一图像和第二图像得到的对应的特征图，所述目标特征为第一图像和第二图像对应的第一特征、第二特征。3.根据权利要求2所述的一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法，其特征在于，所述对滑动窗口所有位置时候的特征值进行融合，得到所述目标图像的目标特征，包括：将滑动窗口所有位置时候的特征值按照顺序拼接，形成目标图像的特征值矩阵作为所述目标特征。4.根据权利要求2所述的一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法，其特征在于，所述预设系数矩阵中，存在至少一个局部区域内的系数分布特征与所述局部区域外的系数分布完全不同。5.根据权利要求2所述的一种基于影像学特征识别肺部肿瘤区域的方法，其特征在于，所述目标图像的获取方法，包括：基于第一图像中的肺部区域图像进行扰动获取第三图像，基于第一图像中的非肺部区域图像进行扰动获取第四图像；基于第二图像中的肺部区域图像进行扰动获取第五图像，基于第二图像中的非肺部区域图像进行扰动获取第六图像；所述目标图像的目标特征的获取方法，包括：基于第一图像、第三图像、第四图像分别以预设特征提取方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，王苒，潘华光，王万勤，赵治艳，顾康生，
申请(专利权)人：安徽医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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