一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统，通过对肾脏超声图像进行小波变换获取特征数据，特征数据包括小波LHH一阶特征偏斜度、小波LHH灰度依赖矩阵归一化灰度不均匀性以及小波HHH灰度游程矩阵归一化灰度不均匀性中的至少一个；将特征数据输入预先训练好的肾脏纤维化分类模型，通过肾脏纤维化分类模型获取肾脏纤维化程度的分类结果。通过对肾脏超声图像进行小波变换获取与肾脏纤维化高度关联的特征数据，对早期肾脏纤维化程度进行分类，降低运算量的同时，提高对早期肾脏纤维化程度的诊断准确性。肾脏纤维化程度的诊断准确性。肾脏纤维化程度的诊断准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统


[0001]本专利技术涉及医学图像处理
，尤其涉及一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统。

技术介绍

[0002]慢性肾脏疾病(CKD)是指由不同原因导致的肾脏结构或功能改变，时间至少持续3个月。目前世界上超8.5亿人患有CKD，约有150万人依赖透析延缓生命，等待肾移植。随着肥胖、糖尿病等风险因素增加，CKD的患病率仍呈快速上升趋势，已然成为了全球范围内重要的公共卫生问题。肾脏纤维化是所有病因导致的CKD发展至终末期肾病的根本病理生理改变，是肾脏的功能由健康到损伤，再到损坏，直至功能丧失的渐进过程。肾脏纤维化也是CKD进展的重要危险因素。目前临床评估肾脏纤维化的金标准依旧是肾脏穿刺活检，属有创性检查，有出血、感染等并发症风险，以及取样误差等局限性，不适合作为常规临床工具。因此，探索肾脏纤维化无创评估方法成为临床亟需解决的难题。随着人工智能(artificial intelligence，AI)技术的迅猛发展，在传统成像基础上联合人工智能图像分析，可以从数字化影像中挖掘海量人类肉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统，其特征在于，包括：图像获取模块，获取待进行被检测者的肾脏超声图像；图像处理模块，连接所述图像获取模块，用于对所述肾脏超声图像进行预处理；特征提取模块，连接所述图像处理模块，用于通过对预处理后的所述肾脏超声图像进行小波变换获取特征数据，所述特征数据包括小波LHH一阶特征偏斜度、小波LHH灰度依赖矩阵归一化灰度不均匀性以及小波HHH灰度游程矩阵归一化灰度不均匀性中的至少一个；分类模块，连接所述特征提取模型，用于将所述特征数据输入预先训练好的肾脏纤维化分类模型，通过所述肾脏纤维化分类模型获取肾脏纤维化程度的分类结果。2.如权利要求1所述的一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统，其特征在于，所述肾脏纤维化分类模型为逻辑回归模型、或者支持向量机模型、或者随机森林模型。3.如权利要求1所述的一种基于小波变换特征的超声图像肾脏纤维化分类系统，其特征在于，还包括：信息获取模块，用于获取所述被检测者的基本数据和检验数据；所述分类模块，还连接所述信息获取模块，用于将所述特征数据、所述基本数据和所述检验数据输入所述肾脏纤维化分类模型，通过所述肾脏纤维化分类模型获取肾脏纤维化的分类结果。4.如权利要求3所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：余晨，张颖莹，赵丹，吴晓芬，王秀艳，董宁欣，
申请(专利权)人：上海市同济医院，
类型：发明
国别省市：