一种骨质疏松区域智能识别系统技术方案

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种骨质疏松区域智能识别系统，该系统通过获取骨骼扫描图像和滑动窗口的分布参数，并对比局部与整体的分布参数获得第一滑窗，根据分布参数的差异获得第一滑窗的窗口权重，结合滑动窗口的位置关系获得中心窗口和邻域窗口，进一步获得中心窗口的置信度，利用中心窗口的窗口权重以及对应邻域窗口的权重因子对中心窗口的权重因子进行调节，获得中心窗口的加权置信度，根据加权置信度的大小获得脊椎窗口，利用脊椎窗口获得骨质疏松区域。本发明专利技术通过对骨骼扫描图像中不同位置的窗口进行灰度特征提取并进行分析，准确提取出了骨骼扫描图像中的骨质疏松区域。骨质疏松区域。骨质疏松区域。

【技术实现步骤摘要】
一种骨质疏松区域智能识别系统


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种骨质疏松区域智能识别系统。

技术介绍

[0002]目前，骨质疏松通常依赖于医生利用专业的骨密度测量来确定，然而，这种方法存在一些局限性：首先，确定结果需要由专业医生进行解读，可能存在主观性和误判的风险；其次，这些方法通常需要使用昂贵的仪器设备，限制了其在健康保健领域的应用。
[0003]在利用图像处理技术对CT图像的骨质疏松区域进行检测识别过程中，现有算法通常直接利用阈值分割的方法进行检测，但是通过简单的阈值分割获取骨质疏松区域时，由于通过CT机所采集的骨骼扫描图像中存在多种灰度值所形成的区域，利用所确定的阈值对图像进行分割时容易受到非骨骼区域的干扰，导致在阈值分割后的图像中难以对不同部分的骨骼区域进行进一步地具体分析，使骨质疏松区域的检测识别结果不够准确，进而影响诊断结果。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种骨质疏松区域智能识别系统，以解决现有的问题。
[0005]本专利技术的一种骨质疏松区域智能识别系统采用如下技术方案：本专利技术提供了一种骨质疏松区域智能识别系统，该系统包括以下模块：图像采集模块：用于获取骨骼扫描图像；滑动窗口模块：用于通过骨骼扫描图像中所有像素点的灰度值获得骨骼扫描图像的分布参数；构建预设大小的滑动窗口并按照预设步长对骨骼扫描图像进行遍历，获取遍历过程中滑动窗口的分布参数，根据滑动窗口的分布参数的大小获得第一滑窗和第二滑窗，所述滑动窗口的分布参数与骨骼扫描图像的分布参数的获取方法相同；根据第一滑窗和骨骼扫描图像的分布参数之间的差异获得第一滑窗的窗口权重；置信分析模块：用于选取任意一个遍历位置下的滑动窗口记为中心窗口，根据滑动窗口与中心窗口之间的位置关系获得中心窗口的邻域窗口；判断滑动窗口是否为第一滑窗或第二滑窗，根据判断结果赋予滑动窗口预设的权重因子，根据中心窗口与邻域窗口的权重因子获得中心窗口的置信度；利用中心窗口的窗口权重以及对应邻域窗口的权重因子对中心窗口的权重因子进行调节，获得中心窗口的加权置信度；根据加权置信度的大小获得脊椎窗口；检测结果模块：利用脊椎窗口获得骨质疏松区域。
[0006]进一步的，所述通过骨骼扫描图像中所有像素点的灰度值获得骨骼扫描图像的分布参数包括：获取骨骼扫描图像中所有像素点灰度值的均值和方差分别记为骨骼扫描图像的第一参数和第二参数，将第二参数和第一参数的比值记为骨骼扫描图像的分布参数。
[0007]进一步的，所述构建预设大小的滑动窗口并按照预设步长对骨骼扫描图像进行遍
历，获取遍历过程中滑动窗口的分布参数，根据滑动窗口的分布参数的大小获得第一滑窗和第二滑窗包括：首先，构建大小为的滑动窗口，滑动窗口以为步长对骨骼扫描图像进行遍历，获取滑动窗口的第二参数和分布参数，其中和均为预设的超参数；然后，若滑动窗口的分布参数小于骨骼扫描图像的分布参数，则将滑动窗口记为第一滑窗；若滑动窗口的分布参数大于等于骨骼扫描图像的分布参数，则将滑动窗口记为第二滑窗。
[0008]进一步的，所述根据第一滑窗和骨骼扫描图像的分布参数之间的差异获得第一滑窗的窗口权重包括：任意第一滑窗的窗口权重的具体计算方法为：其中，表示第一滑窗的窗口权重；表示第一滑窗的分布参数；表示骨骼扫描图像的分布参数；表示第一滑窗的第二参数；表示以自然常数为底数的指数函数。
[0009]进一步的，所述选取任意一个遍历位置下的滑动窗口记为中心窗口，根据滑动窗口与中心窗口之间的位置关系获得中心窗口的邻域窗口包括：对于在滑动遍历过程中所有位置下的滑动窗口，选取任意一个滑动窗口记为中心窗口，获取位于中心窗口的8邻域所对应位置的滑动窗口，记为中心窗口的邻域窗口。
[0010]进一步的，所述判断滑动窗口是否为第一滑窗或第二滑窗，根据判断结果赋予滑动窗口预设的权重因子包括：当中心窗口为第一滑窗时，将权重因子赋予中心窗口，反之，当中心窗口不为第一滑窗，即中心窗口为第二滑窗时，将权重因子赋予中心窗口；当任意邻域窗口为第一滑窗时，将权重因子赋予对应的邻域窗口，而当邻域窗口为第二窗口时，将权重因子赋予邻域窗口，其中、和均为预设的超参数。
[0011]进一步的，所述根据中心窗口与邻域窗口的权重因子获得中心窗口的置信度包括：首先，将任意中心窗口与对应8邻域下的邻域窗口所形成的集合记为窗口集合，将窗口集合中的中心窗口的序号记为0，对于8邻域下的邻域窗口，按照从左到右、从上到下的顺序，将邻域窗口的序号以此设定为1至8；然后，窗口集合内中心窗口的置信度的具体计算方法为：其中，表示中心窗口的置信度；表示窗口集合中第个滑动窗口的权重因子；和均为预设的超参数。
[0012]进一步的，所述利用中心窗口的窗口权重以及对应邻域窗口的权重因子对中心窗口的权重因子进行调节，获得中心窗口的加权置信度，包括的具体步骤如下：
中心窗口的加权置信度的具体计算方法为：其中，表示中心窗口的加权置信度；表示窗口集合中第个滑动窗口的置信度；表示预设的超参数；表示中心窗口的置信度；为中心窗口的窗口权重。
[0013]进一步的，所述根据加权置信度的大小获得脊椎窗口包括：获得骨骼扫描图像中所有第一滑窗的加权置信度，将加权置信度大于超参数的第一滑窗记为脊椎窗口。
[0014]进一步的，所述利用脊椎窗口获得骨质疏松区域包括：首先，将骨骼扫描图像中灰度值大于灰度阈值的像素点的灰度值保持不变，而将低于灰度阈值的像素点的灰度值设定为0，由灰度值不为0的像素点形成骨骼区域；然后，对骨骼区域进行连通域检测，获得由多个连通域形成的骨质疏松区域，并利用不同的颜色对多个连通域进行可视化标记。
[0015]本专利技术的技术方案的有益效果是：由于骨质疏松区域有多个小的连通域形成，因此通过利用滑动窗口对骨骼扫描图像进行遍历，提高了系统对骨骼扫描图像的局部区域中灰度值分布特征的敏感度，通过在遍历过程中对不同位置下的滑动窗口进行特征提取和加权分析获得骨骼扫描图像中的骨质疏松区域，避免了图像中非骨骼区域对检测结果的影响，准确得到骨骼区域后利用连通域检测得到由多个连通域形成的骨质疏松区域，大大提高了对骨质疏松区域的检测准确性。
附图说明
[0016]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，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术一种骨质疏松区域智能识别系统的模块流程图。
具体实施方式
[0018]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种骨质疏松区域智能识别系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种骨质疏松区域智能识别系统，其特征在于，该系统包括以下模块：图像采集模块：用于获取骨骼扫描图像；滑动窗口模块：用于通过骨骼扫描图像中所有像素点的灰度值获得骨骼扫描图像的分布参数；构建预设大小的滑动窗口并按照预设步长对骨骼扫描图像进行遍历，获取遍历过程中滑动窗口的分布参数，根据滑动窗口的分布参数的大小获得第一滑窗和第二滑窗，所述滑动窗口的分布参数与骨骼扫描图像的分布参数的获取方法相同；根据第一滑窗和骨骼扫描图像的分布参数之间的差异获得第一滑窗的窗口权重；置信分析模块：用于选取任意一个遍历位置下的滑动窗口记为中心窗口，根据滑动窗口与中心窗口之间的位置关系获得中心窗口的邻域窗口；判断滑动窗口是否为第一滑窗或第二滑窗，根据判断结果赋予滑动窗口预设的权重因子，根据中心窗口与邻域窗口的权重因子获得中心窗口的置信度；利用中心窗口的窗口权重以及对应邻域窗口的权重因子对中心窗口的权重因子进行调节，获得中心窗口的加权置信度；根据加权置信度的大小获得脊椎窗口；检测结果模块：利用脊椎窗口获得骨质疏松区域。2.根据权利要求1所述一种骨质疏松区域智能识别系统，其特征在于，所述通过骨骼扫描图像中所有像素点的灰度值获得骨骼扫描图像的分布参数包括：获取骨骼扫描图像中所有像素点灰度值的均值和方差分别记为骨骼扫描图像的第一参数和第二参数，将第二参数和第一参数的比值记为骨骼扫描图像的分布参数。3.根据权利要求2所述一种骨质疏松区域智能识别系统，其特征在于，所述构建预设大小的滑动窗口并按照预设步长对骨骼扫描图像进行遍历，获取遍历过程中滑动窗口的分布参数，根据滑动窗口的分布参数的大小获得第一滑窗和第二滑窗包括：首先，构建大小为的滑动窗口，滑动窗口以为步长对骨骼扫描图像进行遍历，获取滑动窗口的第二参数和分布参数，其中和均为预设的超参数；然后，若滑动窗口的分布参数小于骨骼扫描图像的分布参数，则将滑动窗口记为第一滑窗；若滑动窗口的分布参数大于等于骨骼扫描图像的分布参数，则将滑动窗口记为第二滑窗。4.根据权利要求3所述一种骨质疏松区域智能识别系统，其特征在于，所述根据第一滑窗和骨骼扫描图像的分布参数之间的差异获得第一滑窗的窗口权重包括：任意第一滑窗的窗口权重的具体计算方法为：其中，表示第一滑窗的窗口权重；表示第一滑窗的分布参数；表示骨骼扫描图像的分布参数；表示第一滑窗的第二参数；表示以自然常数为底数的指数函数。5.根据权利要求1所述一种骨质疏松区域智能识别系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李众，马志杰，田茂星，
申请(专利权)人：深圳泰康医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：