本公开提供了一种大脑中线识别和偏移计算方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取脑部图像并预处理；将图像输入训练好的大脑中线分割模型，获得大脑中线分割结果；根据预设的坐标系，沿Y轴从上至之下对在大脑中线上等距获取一个样本点；确定分割出的大脑中线包含的封闭图像，确定面积最大的第一图像和其余的多个第二图像；根据预设的坐标系，遍历所有第二图像，保留满足预设条件的第二图像；将所述第一图像与剩余的各所述第二图像的样本点使用多项式拟合法构建拟合曲线；连接所述拟合曲线两端点形成标准中线，确定拟合曲线与标准中线距离最大的值为中线偏移量。本公开解决依赖分割模型进行分割脑部图像出现分割碎片化、分割区域假阳等问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种大脑中线识别和偏移计算方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、脑部中线结构属于重要的结构和脑组织，脑干属于中线，此外还包括脑干边缘的重要核团。当中线发生移位时，预示可能为脑部的大面积梗死、出血、肿瘤、炎症等，该部位病变后会引起严重脑水肿，导致脑组织内压力增高，可将正常脑组织向中线结构推移，造成压迫性损害后导致偏移，进行ct、磁共振检查时即可见移位。
2、因此对于中线的偏移量对于疾病的诊断是非常重要参考对象，由于深度学习对图像处理的优越性，现有图像分割对深度学习过度依赖，而现有通过深度学习模型分割出的中线也存在勾画效果不理想，通常会出现分割不全、分割碎片化、分割区域假阳等等问题，导致不能准确地表征中线位置及偏移量，对疾病的诊断具有很大影响。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种大脑中线识别和偏移计算方法、系统、设备及存储介质，以解决相关技术中不能准确地表征中线位置及偏移量，对疾病的诊断具有很大影响的问题。
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【技术保护点】
1.大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，所述基于大脑中线分割结果，根据预设的坐标系，沿Y轴从上至之下对在大脑中线上等距获取一个样本点包括：
3.如权利要求1所述的大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，所述确定分割出的大脑中线包含的封闭图像，并确定面积最大的第一图像和其余的多个第二图像；根据预设的坐标系，遍历所有第二图像，保留满足预设条件的第二图像包括：
4.如权利要求3所述的大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，所述连接所述拟合曲线两端点形成标准中线，确定拟合曲线与标...
【技术特征摘要】
1.大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，所述基于大脑中线分割结果，根据预设的坐标系，沿y轴从上至之下对在大脑中线上等距获取一个样本点包括：
3.如权利要求1所述的大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，所述确定分割出的大脑中线包含的封闭图像，并确定面积最大的第一图像和其余的多个第二图像；根据预设的坐标系，遍历所有第二图像，保留满足预设条件的第二图像包括：
4.如权利要求3所述的大脑中线识别和偏移计算方法，其特征在于，所述连接所述拟合曲线两端点形成标准中线，确定拟合曲线与标准中线距离最大的值为中线偏移量包括：
5.大脑中线识别和偏移计算系统，其特征在于，包括：
6.如...
【专利技术属性】
技术研发人员：李德轩，徐枫，谢晶，陈相儒，郭雨晨，
申请(专利权)人：杭州涿溪脑与智能研究所，
类型：发明
国别省市：
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