一种脑血肿定位检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种脑血肿定位检测系统，包括：图像获取模块，用于获取脑血肿的CT图像；图像处理模块，用于对所述CT图像进行灰度值提取，并基于提取结果获取所述CT图像中不同部位的分界面；区域识别模块，用于构建目标区域识别模型并训练，基于训练后的目标区域识别模型框选出脑血肿所在的目标区域；区域定位模块，用于获取所述目标区域的边缘轮廓，并基于所述边缘轮廓与不同部位分界面的位置关系对脑血肿进行定位。本发明专利技术的定位检测系统使得目标区域图像的边缘轮廓定位不再完全依赖于训练样本数据，借助图像区域生长方法的技术弥补作用，能够有效的保证对脑血肿的目标区域图像的定位精度。定位精度。定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种脑血肿定位检测系统


[0001]本专利技术属于医学图像处理
，特别是涉及一种脑血肿定位检测系统。

技术介绍

[0002]脑血肿是神经外科常见的疾病，对于脑血肿的清除最关键的是对脑血肿进行准确的定位。对于脑血肿的定位通常根据脑部的CT图像获取其准确的位置信息。计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描。CT常常用于脑血肿的定位检测。
[0003]目前，对于脑血肿的定位检测主要是采用CT引导、标志物定位法，但是这种方法易受标志物的影响，并且由于脑血肿的形状不一，CT图像在截取时又有一定的随意性，因此无法准确获取脑血肿的位置信息。针对于定位检测技术，目前的研究主要是利用深度学习目标检测法进行定位识别，但是该方法需要以脑血肿所在CT图像的整体区域作为识别对象进行检测，对CT图像的整体区域依附性强，而训练样本的质量和数量有限，常常导致定位检测的精度不高。
[0004]因此，亟需提出一种脑血肿定位检测方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑血肿定位检测系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取脑血肿的CT图像；图像处理模块，与所述图像获取模块连接，用于对所述CT图像进行灰度值提取，并基于提取结果获取所述CT图像中不同部位的分界面；区域识别模块，与所述图像处理模块连接，用于构建目标区域识别模型并训练，基于训练后的目标区域识别模型框选出脑血肿所在的目标区域；区域定位模块，与所述区域识别模块连接，用于获取所述目标区域的边缘轮廓，并基于所述边缘轮廓与不同部位分界面的位置关系对脑血肿进行定位。2.根据权利要求1所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，所述脑血肿定位检测系统还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对所述CT图像进行平移、缩放、旋转和弹性形变的操作，获得CT图像训练集。3.根据权利要求1所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，所述区域识别模块包括模型构建单元和模型训练单元；所述模型构建单元用于基于RPN网络和Fast R
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CNN网络构建初始目标区域识别模型；所述模型训练单元用于基于CT图像训练集对所述初始目标区域识别模型进行训练，获得训练后的目标区域识别模型。4.根据权利要求3所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，所述RPN网络用于提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘劲芳，肖盼盼，童达，艾君涛，欧阳旭，雷杰，
申请(专利权)人：湖南医科医工科技有限公司，
类型：发明
国别省市：