【技术实现步骤摘要】
一种DICOM影像外围轮廓的识别提取方法
[0001]本专利技术涉及医疗临床
，尤其涉及一种DICOM影像外围轮廓的识别提取方法。
技术介绍
[0002]对于DICOM影像外围轮廓的识别提取对于医学图像处理和分析至关重要，它可以帮助自动化、高效地提取和定位医学图像中的感兴趣结构或病变区域，从而辅助医生进行准确的诊断和治疗规划，实现对病人的个性化医疗，促进早期疾病发现和更好的治疗结果。然而，传统的DICOM影像外围轮廓的识别提取方法对于DICOM的影像处理不够好，使得图像清晰度较差，导致外围轮廓提取时导致结果不精准，并且对于DICOM影像的外围轮廓的提取伪劣可能需要主观性进行判断，降低了医护人员工作效率。
技术实现思路
[0003]基于此，本专利技术提供一种DICOM影像外围轮廓的识别提取方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种DICOM影像外围轮廓的识别提取方法，包括以下步骤：
[0005]步骤S1：获取采集影像目标区域；利用医学影像设备对采集影像目标区...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种DICOM影像外围轮廓的识别提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取采集影像目标区域；利用医学影像设备对采集影像目标区域进行目标区域数据采集，生成DICOM影像数据；对DICOM影像数据进行降噪处理，生成降噪DICOM影像数据；步骤S2：对降噪DICOM影像数据进行动态图像校正调整，生成校正DICOM影像；步骤S3：对校正DICOM影像进行影像调整及归一化处理，生成归一化DICOM影像数据；步骤S4：利用卷积神经网络模型对归一化DICOM影像数据进行特征提取处理，生成DICOM影像特征数据；步骤S5：对DICOM影像特征数据进行边缘轮廓提取处理，生成DICOM影像轮廓数据；利用边缘检测算法对DICOM影像轮廓数据进行边缘检测优化，以生成优化DICOM影像轮廓数据。2.根据权利要求1所述的DICOM影像外围轮廓的识别提取方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取采集影像目标区域；步骤S12：利用医学影像设备对采集影像目标区域进行目标区域数据采集，生成DICOM影像数据；步骤S13：对DICOM影像数据进行噪声区域分析，以获取DICOM影像数据的噪声区域；步骤S14：利用高斯滤波对DICOM影像数据的噪声区域进行降噪处理，以生成降噪DICOM影像数据。3.根据权利要求2所述的DICOM影像外围轮廓的识别提取方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：利用傅里叶变换技术对DICOM影像数据进行频谱图转换，生成DICOM影像数据的频率数据；步骤S132：利用频率数据噪声异常计算公式对频率数据进行频率数据的异常噪声计算，生成异常噪声强度数据；步骤S133：根据异常噪声强度数据对频率数据进行异常噪声频率区域提取，生成异常噪声频率区域；步骤S134：利用逆傅里叶变换技术对异常影像频率数据进行时域数据转换，生成影像异常区域数据；步骤S135：通过影像异常区域数据将DICOM影像数据进行噪声数据标记，以获取DICOM影像数据的噪声区域。4.根据权利要求3所述的DICOM影像外围轮廓的识别提取方法，其特征在于，步骤S132中的频率数据噪声异常计算公式如下所示：式中，S表示为异常噪声强度数据，T表示为频率数据涉及的时间长度，t表示为信号的时间点，a表示为白噪声信号强度，b表示为频率数据的初始相位，x表示为频率的振幅强度，c表示为频率数据的信号带宽，d表示为频率数据的角频率，θ表示为异常噪声强度数据的异常调整值。
5.根据权利要求3所述的DICOM影像外围轮廓的识别提取方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对降噪DICOM影像进行动态DICOM影像提取处理，生成动态影像数据；步骤S22：对动态影像数据进行动态影像校正处理，生成动态影像校正数据；步骤S23：根据动态影像校正数据对降噪DICOM影像数据进行DICOM影像校正调整，生成校正DICOM影像。6....
【专利技术属性】
技术研发人员：姜冠群，赵毅，
申请(专利权)人：山东卓业医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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