图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。该方法包括：获取目标对象的胸部图像数据、与目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及胸部图像数据对应的目标影像特征；对胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征；从多个纹理特征中，筛选出与预设的独立预测因子中目标纹理因子对应的目标纹理特征；根据目标偏好特征、目标影像特征和目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值；将多个单项评分值之和作为总分值，结合列线图的总分刻度线与概率预测刻度线之间的对应关系，得到预测结果。得到预测结果。得到预测结果。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及医学影像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着医疗影像装置的发展，医学成像原理可以用于构建可挖掘的数据库，例如，计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)技术、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)和正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography，PET)技术等。以CT为例，根据医学影像学检查方法，对目标对象进行扫描，得到目标对象的CT数据。
[0003]在相关的医学影像学检查方法中，专业医生往往需要依靠经验，对比分析目标对象的一系列数据来预测目标对象发生基因突变的概率。
[0004]然而，不同的个体，即使处于相同的状态，其表现出来的特性也有所不同，需要专业医生对大量的数据进行繁琐的人工操作，利用一般影像学特征对目标对象发生基因突变的概率进行预测，预测结果的准确性和可靠性依赖于专业医生的经验知识和专业素质，存在较大的不确定性和差异性，降低了预测结果的准确性。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，提高了预测结果的准确性。
[0006]本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：获取目标对象的胸部图像数据、与所述目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及所述胸部图像数据对应的目标影像特征；对所述胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征；从所述多个纹理特征中，筛选出与预设的独立预测因子中目标纹理因子对应的目标纹理特征；其中，所述预设的独立预测因子表征对多个变量构成的事件的预测结果产生影响的因子，所述预设的独立预测因子还包括：所述目标偏好特征对应的目标偏好因子和所述目标影像特征对应的目标影像因子；根据所述目标偏好特征、所述目标影像特征和所述目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值；其中，所述预设的列线图用于预测多个因子构成的事件的概率；将所述多个单项评分值之和作为总分值，结合所述列线图的总分刻度线与概率预测刻度线之间的对应关系，得到预测结果。
[0008]第二方面，本专利技术实施例提供一种图像处理装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标对象的胸部图像数据、与所述目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及所述胸部图像数据对应的目标影像特征；特征提取模块，用于对所述胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征；筛选模块，用于从所述多个纹理特征中，筛选出与预设的独立预测因子中目标纹理因子对应的目标纹理特征；其中，所述预设的独立预测因子表征对多个变量构成的事件的预测结果产生影响的因子，所述预设的独立预测因子还包括：所述目标
偏好特征对应的目标偏好因子和所述目标影像特征对应的目标影像因子；映射模块，用于根据所述目标偏好特征、所述目标影像特征和所述目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值；其中，所述预设的列线图用于预测多个因子构成的事件的概率；预测模块，用于将所述多个单项评分值之和作为总分值，结合所述列线图的总分刻度线与概率预测刻度线之间的对应关系，得到预测结果。
[0009]第三方面，本专利技术实施例提供一种图像处理设备，所述设备包括：存储器，用于存储可执行计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行计算机程序时，实现上述第一方面所述的图像处理方法。
[0010]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，用于被处理器执行时，实现上述第一方面所述的图像处理方法。
[0011]本专利技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质。根据本专利技术实施例提供的方案，该方法包括：获取目标对象的胸部图像数据、与目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及胸部图像数据对应的目标影像特征；目标偏好特征和目标影像特征均是会对目标对象可能发生某一事件产生影响的特征。对胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征；从多个纹理特征中，筛选出与预设的独立预测因子中目标纹理因子对应的目标纹理特征；其中，预设的独立预测因子表征对多个变量构成的事件的预测结果产生影响的因子，预设的独立预测因子还包括：目标偏好特征对应的目标偏好因子和目标影像特征对应的目标影像因子。根据目标偏好特征、目标影像特征和目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值；其中，预设的列线图用于预测多个因子构成的事件的概率；将多个单项评分值之和作为总分值，结合列线图的总分刻度线与概率预测刻度线之间的对应关系，得到预测结果。预设的独立预测因子是会对目标对象可能会发生某一事件产生影响的因子，从多个纹理特征中筛选出目标纹理特征，用于后续预测过程，减少了其他不相关特征对预测结果的影响；然后将这些特征映射到列线图上，叠加各个特征对应的单项评分值，根据对应关系得到预测结果，提高预测结果的准确性。
附图说明
[0012]图1为本专利技术实施例提供的一种图像处理方法的可选的步骤流程图；
[0013]图2为本专利技术实施例提供的一种列线图的可选的示意图；
[0014]图3为本专利技术实施例提供的一种概率预测结果的示例性的示意图；
[0015]图4为本专利技术实施例提供的另一种图像处理方法的可选的步骤流程图；
[0016]图5为本专利技术实施例提供的一种筛选独立预测因子的可选的示意图；
[0017]图6A为本专利技术实施例提供的一种校准曲线的可选的示意图；
[0018]图6B为本专利技术实施例提供的另一种校准曲线的可选的示意图；
[0019]图7为本专利技术实施例提供的再一种图像处理方法的可选的步骤流程图；
[0020]图8为本专利技术实施例提供的一种图像处理装置的可选的结构示意图；
[0021]图9为本专利技术实施例提供的一种图像处理设备组成结构示意图。
具体实施方式
[0022]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。应当理解的是，此处所描述的一些实施例仅用以解释本专利技术的技术方案，并不用于限定本专利技术的技术范围。
[0023]为了更好地理解本专利技术实施例中提供的图像处理方法，在对本专利技术实施例的技术方案进行介绍之前，先对应用背景进行说明。
[0024]本专利技术实施例提供的图像处理方法用于基因突变的概率预测，属于生物医学工程领域。基因突变的概率可以供专业医生在诊断和制定治疗方案时作为参考，以优化治疗方案，示例性的，专业医生根据基因突变所针对的目标物体(例如，肿物、肿瘤、囊肿、硬块、淋巴结等异于正常组织的异物)在目标对象的体内的位置(例如、肺部、肝部、腹部等)，以及目标对象发生基因突变的概率，确定目标对象所处的状态，例如，肺癌、肝癌、肠癌、胃癌、卵巢癌、食道癌和乳腺癌等。以肺癌为例，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的胸部图像数据、与所述目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及所述胸部图像数据对应的目标影像特征；对所述胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征；从所述多个纹理特征中，筛选出与预设的独立预测因子中目标纹理因子对应的目标纹理特征；其中，所述预设的独立预测因子表征对多个变量构成的事件的预测结果产生影响的因子，所述预设的独立预测因子还包括：所述目标偏好特征对应的目标偏好因子和所述目标影像特征对应的目标影像因子；根据所述目标偏好特征、所述目标影像特征和所述目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值；其中，所述预设的列线图用于预测多个因子构成的事件的概率；将所述多个单项评分值之和作为总分值，结合所述列线图的总分刻度线与概率预测刻度线之间的对应关系，得到预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征，包括：对所述胸部图像数据进行标准化处理，得到标准化数据；所述标准化处理包括以下至少一项：归一化处理，采用预设位宽进行灰度离散化，以及采用预设立方体进行体素重采样；对所述标准化数据进行纹理特征提取，得到所述多个纹理特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标偏好特征、所述目标影像特征和所述目标纹理特征，分别在预设的列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定多个单项评分值，包括：将所述目标偏好特征在所述列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定偏好评分值；将所述目标影像特征在所述列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定影像评分值；将所述目标纹理特征在所述列线图的单项得分刻度线上进行映射，确定纹理评分值；其中，所述多个单项评分值包括偏好评分值、影像评分值和纹理评分值。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述胸部图像数据进行纹理特征提取，得到多个纹理特征，包括：对所述胸部图像数据进行图像分析，得到原始纹理特征；其中，所述图像分析包括以下至少一项处理：形状特征、灰度相关矩阵、一阶统计量、灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度大小区域矩阵和相邻灰度差矩阵；采用小波滤波器对所述原始纹理特征进行小波变换，得到小波变换后的纹理特征；将所述原始纹理特征和所述小波变换后的纹理特征作为所述多个纹理特征。5.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标对象的胸部图像数据、与所述目标对象的肺部相关的目标偏好特征，以及所述胸部图像数据对应的目标影像特征之前，所述方法还包括：获取所述目标对象的初始胸部图像数据；根据所述初始胸部图像数据，对位于所述目标对象的肺部上的目标物体和背景进行分割，得到感兴趣体积，所述感兴趣体积表征所述目标物体所在的三维区域；
将所述感兴趣体积对应的图像数据作为所述胸部图像数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始胸部图像数据为三维图像数据；所述根据所述初始胸部图像数据，对位于所述目标对象的肺部上的目标物体和背景进行分割，得到感兴趣体积，包括：在所述初始胸部图像数据的水平位上，确定最大截面图像；基于所述最大截面图像，根据所述最大截面图像上像素值分布区间，调整像素值的阈值范围；根据所述最大截面图像和调整后的阈值范围，对所述初始胸部图像数据进行截取，得到截取后的图像数据；分别在所述水平位、矢状位和冠状位上，对所述截取后的图像进行勾画，分割出所述感兴趣体积，实现了对位于所述目标对象的肺部上的目标物体和背景的分割。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：张毅，党玉涛，
申请(专利权)人：首都医科大学宣武医院，
类型：发明
国别省市：