一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统技术方案

本发明专利技术涉及医疗信息压缩技术领域，具体涉及一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统。本发明专利技术通过对肿瘤MRI图像的每行进行标号，根据每行中像素点的像素值分布情况，通过预设灰度级区间获得每行的行区间，根据像素点占比和行区间数量筛选出背景行，获取背景行的行序列；根据行区间对应像素点的像素值的波动情况获得差异序号，根据差异序号对应像素点的分布获得位置序列，根据每个非背景行的行标号，行区间和差异序号的位置序列综合表征非背景行的像素排布，获得行序列；最终根据肿瘤MRI图像所有行序列进行编码压缩存储。本发明专利技术通过对像素点排布情况分析，在保证图像信息完整性的同时提高压缩效果，减少存储空间。减少存储空间。减少存储空间。

【技术实现步骤摘要】
一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统


[0001]本专利技术涉及医疗信息压缩
，具体涉及一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统。

技术介绍

[0002]随着医疗信息技术的发展，医疗信息管理逐渐得到广泛应用，抗肿瘤医疗信息管理便是其中之一。抗肿瘤医疗信息管理是一种通过对患者肿瘤病历、影像数据、病理学数据等进行采集、存储、处理和分析的医疗信息技术。影像数据包括多种类型，磁共振成像，也即MRI，便是其中重要的类型之一，相较于CT扫描成像MRI能够提供更加详细、精准的肿瘤信息，因此对MRI图像的管理优化需要更多关注。
[0003]在对MRI图像进行压缩存储时，多采用游程编码进行压缩，可以减少冗余数据的存储占用，且适用于重复数据多的医疗影像的压缩存储，但由于MRI图像中像素值的随机性较高，像素连续性并不明显，使得对于MRI图像中的信息压缩效果并不理想，存储占用空间依旧较大。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中对于MRI图像中的信息压缩效果并不理想，存储占用空间依旧较大技术问题，本专利技术的目的在于提供一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供了一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统，所述系统包括：数据获取模块，用于获取肿瘤MRI图像；对肿瘤MRI图像中的行按顺序进行标号，获得每行的行标号；背景行序列获取模块，用于根据每行中像素点的像素值在预设灰度级区间中分布情况，获得每行对应的行区间；根据行区间的数量以及行区间中像素点在每行像素点的占比筛选出背景行；根据背景行的行标号和行区间获得背景行的行序列；非背景行序列获取模块，用于在每个非背景行中，根据行区间中每个像素点的像素值波动情况，获得行区间的差异序号；根据每个差异序号对应像素点在非背景行中的位置分布情况以及对应像素点的数量，获得每个差异序号的位置序列；根据每个非背景行对应的行标号、行区间和差异序号的位置序列获得每个非背景行的行序列；编码压缩模块，用于根据肿瘤MRI图像对应的所有行序列进行无损编码，获得肿瘤MRI图像的图像编码；对图像编码进行压缩存储。
[0005]进一步地，所述背景行的确定方法包括：对于肿瘤MRI图像中的任意一行，计算该行中对应像素点最多的行区间的像素点数量，作为最大区间像素点数量；将最大区间像素点数量与该行像素点总数量的比值作为像素占比；当像素占比大于预设占比阈值且该行的行区间数量小于或等于预设区间数量时，
将该行作为背景行。
[0006]进一步地，所述背景行的行序列的获取方法包括：将背景行对应最大区间像素点数量的行区间作为背景行的代表区间；将代表区间的中心值作为代表区间的代表区间标号；将背景行对应的行标号、代表区间标号、背景行像素点总数量和预设行符号依次排列，获得背景行的行序列。
[0007]进一步地，所述差异序号的获取方法包括：将每个行区间的中心值作为每个行区间的区间标号，所有区间标号的位数与区间标号的最大位数相同；对于肿瘤MRI图像中的任意一个非背景行的行区间，计算该行区间对应每个像素点的像素值与该行区间的区间标号之间的差值绝对值，获得每个像素点的偏离值；当该行区间对应像素点的像素值大于该行区间的区间标号时，将预设正编码值与对应像素点的偏离值按顺序排列组合的数据作为对应像素点的差异序号；当该行区间对应像素点的像素值小于或等于该行区间的区间标号时，将预设负编码值与对应像素点的偏离值按顺序排列组合的数据作为对应像素点的差异序号；由该行区间中每个像素点的差异序号，得到该行区间的差异序号，该行区间对应的每个差异序号均不重复。
[0008]进一步地，所述位置序列的获取方法包括：对于任意一个差异序号，将该差异序号对应的像素点作为检测点，获取所在非背景行中第一个检测点的位置信息；除第一个检测点外，将其他每个检测点与前一个检测点之间的距离作为每个检测点的相对位置信息；位置信息和相对位置信息的位数均与所在非背景行的像素点总数的位数相同；将该差异序号的位置信息与相对位置信息按预设方向上的顺序依次排列，获得该差异序号的位置序列。
[0009]进一步地，所述非背景行的行序列的获取方法包括：对于肿瘤MRI图像中的任意一个非背景行，根据该非背景行中行区间对应像素点的数量从多至少将所有行区间排序；在每个行区间中，根据差异序号对应像素点的数量从多至少将所有差异序号排序；将每个差异序号、差异序号对应像素点的数量、差异序号对应位置序列和预设分割符依次排列构成每个差异序号的差异序列，差异序号对应像素点的数量的位数与所在非背景行的像素点总数量的位数相同；将每个行区间的区间标号和排序后所有差异序号的差异序列依次排列，获得每个行区间的区间序列；当行区间为所在非背景行中的第一个行区间时，将行区间对应第一个差异序号的差异序列中的位置序列删除；将该非背景行的行标号，排序后所有行区间的区间序列和预设行符号依次排列，获得该非背景行的行序列。
[0010]进一步地，所述根据肿瘤MRI图像所有行序列进行无损编码，获得肿瘤MRI图像的图像编码，包括：将肿瘤MRI图像所有行序列依次排列，获得肿瘤MRI图像的图像序列，对图像序列采用霍夫曼编码，获得肿瘤MRI图像的图像编码。
[0011]进一步地，所述位置信息的获取方法包括：在检测点所在非背景行的预设方向上，将检测点前所有像素点数量总和加上数值一的值作为检测点的位置信息。
[0012]进一步地，所述行标号的获取方法包括：获取肿瘤MRI图像的行数，将行数的位数作为肿瘤MRI图像的行位数；将所有行按预设排列顺序进行标号，获得行标号，所述行标号的位数与行位数相同。
[0013]进一步地，所述行区间的获取方法为：对于肿瘤MRI图像中的任意一行，当预设灰度级区间内存在该行中像素点的像素值时，将对应的预设灰度级区间作为该行的行区间。
[0014]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术通过对肿瘤MRI图像的每行进行标号，根据每行中像素点的像素值分布情况，通过预设灰度级区间对每行像素点初步表征，考虑到肿瘤MRI图像中图像信息仅在部分区域的特征，根据像素点占比和行区间数量筛选出背景行，对不具有图像信息的背景行先获取行序列，提高数据冗余度。进一步通过对每个行区间继续分析每类像素值的分布情况，即根据行区间对应像素点的像素值的波动情况获得差异序号，差异序号可以进一步对每一种像素值的分布进行表征，且对每个行区间均进行相同拆分分析可以减小数据的复杂性，以便提高压缩效果，根据差异序号对应像素点的分布获得位置序列，根据每个非背景行的行标号，行区间和差异序号的位置序列综合表征非背景行的像素排布，获得行序列。最终根据肿瘤MRI图像所有行序列进行编码压缩存储，通过对像素点排布情况分析，根据像素点分布的行区间不断拆分表示像素点具体的位置分布，增加了数据的冗余度，在保证图像信息完整性的同时提高压缩效果，减少存储空间。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，用于获取肿瘤MRI图像；对肿瘤MRI图像中的行按顺序进行标号，获得每行的行标号；背景行序列获取模块，用于根据每行中像素点的像素值在预设灰度级区间中分布情况，获得每行对应的行区间；根据行区间的数量以及行区间中像素点在每行像素点的占比筛选出背景行；根据背景行的行标号和行区间获得背景行的行序列；非背景行序列获取模块，用于在每个非背景行中，根据行区间中每个像素点的像素值波动情况，获得行区间的差异序号；根据每个差异序号对应像素点在非背景行中的位置分布情况以及对应像素点的数量，获得每个差异序号的位置序列；根据每个非背景行对应的行标号、行区间和差异序号的位置序列获得每个非背景行的行序列；编码压缩模块，用于根据肿瘤MRI图像对应的所有行序列进行无损编码，获得肿瘤MRI图像的图像编码；对图像编码进行压缩存储。2.根据权利要求1所述一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统，其特征在于，所述背景行的确定方法包括：对于肿瘤MRI图像中的任意一行，计算该行中对应像素点最多的行区间的像素点数量，作为最大区间像素点数量；将最大区间像素点数量与该行像素点总数量的比值作为像素占比；当像素占比大于预设占比阈值且该行的行区间数量小于或等于预设区间数量时，将该行作为背景行。3.根据权利要求2所述一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统，其特征在于，所述背景行的行序列的获取方法包括：将背景行对应最大区间像素点数量的行区间作为背景行的代表区间；将代表区间的中心值作为代表区间的代表区间标号；将背景行对应的行标号、代表区间标号、背景行像素点总数量和预设行符号依次排列，获得背景行的行序列。4.根据权利要求1所述一种抗肿瘤医疗MRI图像信息智能管理系统，其特征在于，所述差异序号的获取方法包括：将每个行区间的中心值作为每个行区间的区间标号，所有区间标号的位数与区间标号的最大位数相同；对于肿瘤MRI图像中的任意一个非背景行的行区间，计算该行区间对应每个像素点的像素值与该行区间的区间标号之间的差值绝对值，获得每个像素点的偏离值；当该行区间对应像素点的像素值大于该行区间的区间标号时，将预设正编码值与对应像素点的偏离值按顺序排列组合的数据作为对应像素点的差异序号；当该行区间对应像素点的像素值小于或等于该行区间的区间标号时，将预设负编码值与对应像素点的偏离值按顺序排列组合的数据作为对应像素点的差异序号；由该行区间中每个像素点的差异序号，得到该行区间的差异序号，该行区间对应的每个差异序号均不重复。5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李姗姗，侯琮，
申请(专利权)人：邹城市人民医院，
类型：发明
国别省市：