【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种乳腺癌钙化区域增强突显方法和系统。
技术介绍
1、目前针对乳腺癌钙化时，对影像的质量及钙化区域特征是否明显有较高的要求。但是现有的影像科基本上采用乳腺癌钙化影像进行情况分析，通过直接观察钙化区域特征进而根据判断相关的乳腺癌钙化情况。由于影像是由灰度值表示的体素点组成的，并非图片上由rgb像素组成那样五颜六色的影像。当一个人体器官组织没有很明显的区别时，拍摄出来的影像中这些器官组织体素值也是非常近似，导致影像各个组织区域的特征相对区别不明显，通常难以利用肉眼直接观察出组织间的特征区别。当拍摄影像的乳腺癌钙化区域特征不明显、甚至与乳腺韧带等其他乳腺组织混肴，均会降低情况的判断效率、甚至会增加失误率。
2、现有方法是直接计算体素点之间梯度变化的方法，因为钙化区域的体素值会明显高于周围其他组织器官的体素值，利用图像中体素点与体素点之间梯度变化，可以计算出图像中梯度变化最为明显的区域，该区域即是所要的钙化区域。
3、由于医学影像会存在多种噪声且除了钙化区域有明显的梯度变化外，其他乳腺组织区域也存在同样的梯度变化，且已有方法因为只跟体素值临近点计算梯度值，特征视野较小，提取的特征容易混淆出错。因此使用该方法在乳腺癌影像中提取钙化区域时会导致计算出其他乳腺组织区域，这些区域都属于非钙化区域，影响提取的钙化区域结果。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种乳腺癌钙化区域增强突显方法和系统，以解决上述技术问题，通过对乳腺癌钙化区域
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，包括以下步骤：
3、获取乳腺癌影像，利用python代码读取乳腺癌影像中的体素点存放在二维矩阵中；
4、初始化若干梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算乳腺癌影像中每一个体素点与若干梯度算子的梯度变化情况；
5、设定阈值和梯度变化情况中超过阈值的体素值的比例，超过该比例的体素值判断为钙化区域，否则为非钙化区域；
6、将非钙化区域的体素值变为背景，之后将钙化区域和非钙化区域突显反转，保存成新的乳腺癌影像。
7、优选的，初始化三个7*7的梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算每一个体素点与三个7*7梯度算子梯度变化情况。
8、优选的，任意一个所述7*7梯度算子与一个体素点产生24个梯度值，即共有24*3个梯度值。
9、优选的，所述三个7*7梯度算子梯度变化情况具体为：
10、第一个7*7的梯度算子由中心点的体素值与最外层每一个体素值的差值计算，得到梯度值；
11、第二个7*7的梯度算子由第三层体素值与最外层的体素值之间差值计算，得到梯度值，但由于第三层只有8个体素值，最外层有24个体素值，因此第三层的每一个体素值对应最外层的三个体素值，最外层这三个体素值的选取规则是，并且选取距离第三层体素值最近的三个点进行差值计算，得到梯度值；
12、第三个7*7的梯度算子是由第二层体素值与最外层的体素值之间差值计算，得到梯度值，但由于第二层只有16个体素值，最外层有24个体素值，因此第二层的对角体素值对应最外层的三个体素值，第二层的边缘体素值对应第三层边缘体素值进行差值计算，得到梯度值。
13、优选的，统计超过阈值的比例为80％，具体为将80％以上梯度超过阈值的梯度值判断为钙化区域，否则为非钙化区域。
14、优选的，所述阈值设置为300。
15、本专利技术所提出的对乳腺癌钙化区域的增强突显算法处理，计算出影像所有体素点在三个梯度算子的梯度变化，如果超过百分之八十梯度变化超过设置的阈值，则这些体素点属于钙化区域，将这些体素点亮度提高勾勒出钙化区域，将阈值范围外的体素点亮度降低，保证影像中的钙化区域独特显示、易于观察。
16、一种乳腺癌钙化区域增强突显系统，应用了一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，包括依次电性连接的体素点获取模块、梯度变化模块、区域判断模块和区域反转模块；
17、所述体素点获取模块用于获取乳腺癌影像，利用python代码读取乳腺癌影像中的体素点并存放在二维矩阵中；
18、所述梯度变化模块用于初始化若干梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算乳腺癌影像中每一个体素点与若干梯度算子的梯度变化情况；
19、所述区域判断模块用于设定阈值和梯度变化情况中超过阈值的体素值的比例，超过该比例的体素值判断为钙化区域，否则为非钙化区域；
20、所述区域反转模块用于将非钙化区域的体素值变为背景，之后将钙化区域和非钙化区域突显反转，保存成新的乳腺癌影像。
21、优选的，在所述梯度变化模块中，初始化三个7*7的梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算每一个体素点与三个7*7梯度算子梯度变化情况，任意一个所述7*7梯度算子与一个体素点产生24个梯度值，即共有24*3个梯度值。
22、优选的，所述三个7*7梯度算子梯度变化情况具体为：
23、第一个7*7的梯度算子由中心点的体素值与最外层每一个体素值的差值计算，得到梯度值；
24、第二个7*7的梯度算子由第三层体素值与最外层的体素值之间差值计算，得到梯度值，但由于第三层只有8个体素值，最外层有24个体素值，因此第三层的每一个体素值对应最外层的三个体素值，最外层这三个体素值的选取规则是，并且选取距离第三层体素值最近的三个点进行差值计算，得到梯度值；
25、第三个7*7的梯度算子是由第二层体素值与最外层的体素值之间差值计算，得到梯度值，但由于第二层只有16个体素值，最外层有24个体素值，因此第二层的对角体素值对应最外层的三个体素值，第二层的边缘体素值对应第三层边缘体素值进行差值计算，得到梯度值。
26、优选的，统计超过阈值的比例为80％，具体为将80％以上梯度超过阈值的梯度值判断为钙化区域，否则为非钙化区域，其中，所述阈值设置为300。
27、上述方案中，对乳腺癌钙化区域的增强突显算法处理，提高钙化区域体素点亮度并着重勾勒出来，降低非钙化区域体素点亮度暗淡显示，保证影像中的钙化区域独特显示、易于观察。解决了现在采用乳腺癌钙化影像直接观察钙化区域，该影像的乳腺癌钙化区域显示不明显、与乳腺韧带易混肴，降低了判断效率、甚至增加了判断的失误率。本专利技术在不影响影像质量的情况下，对钙化区域进行了增强突显算法处理，保证了乳腺癌钙化区域的独特显示、易于观察。
28、本专利技术的有益效果具体为：
29、本专利技术提供了一种乳腺癌钙化区域增强突显方法和系统，通过对乳腺癌钙化区域的增强突显处理，保证了乳腺癌钙化区域在影像中提高亮度显示、且在轮廓中标记出来、而对于乳腺非钙化区域降低亮度显示，保证影像中的钙化区域独特显示、易于观察。
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1.一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，初始化三个7*7的梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算每一个体素点与三个7*7梯度算子梯度变化情况。
3.根据权利要求2所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，任意一个所述7*7梯度算子与一个体素点产生24个梯度值，即共有24*3个梯度值。
4.根据权利要求3所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，所述三个7*7梯度算子梯度变化情况具体为：
5.根据权利要求4所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，统计超过阈值的比例为80％，具体为将80％以上梯度超过阈值的梯度值判断为钙化区域，否则为非钙化区域。
6.根据权利要求5所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，所述阈值设置为300。
7.一种乳腺癌钙化区域增强突显系统，应用了权利要求1～6任一条所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，包括依次电性连接的体素点获取模块、梯度变化模块、区域判断模
8.根据权利要求7所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显系统，其特征在于，在所述梯度变化模块中，初始化三个7*7的梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算每一个体素点与三个7*7梯度算子梯度变化情况，任意一个所述7*7梯度算子与一个体素点产生24个梯度值，即共有24*3个梯度值。
9.根据权利要求8所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显系统，其特征在于，所述三个7*7梯度算子梯度变化情况具体为：
10.根据权利要求9所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显系统，其特征在于，统计超过阈值的比例为百分之八十，具体为将百分之八十以上梯度超过阈值的梯度值判断为钙化区域，否则为非钙化区域，其中，所述阈值设置为300。
...【技术特征摘要】
1.一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，初始化三个7*7的梯度算子，遍历乳腺癌影像，计算每一个体素点与三个7*7梯度算子梯度变化情况。
3.根据权利要求2所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，任意一个所述7*7梯度算子与一个体素点产生24个梯度值，即共有24*3个梯度值。
4.根据权利要求3所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，所述三个7*7梯度算子梯度变化情况具体为：
5.根据权利要求4所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，统计超过阈值的比例为80％，具体为将80％以上梯度超过阈值的梯度值判断为钙化区域，否则为非钙化区域。
6.根据权利要求5所述的一种乳腺癌钙化区域增强突显方法，其特征在于，所述阈值设置为300。
...【专利技术属性】
技术研发人员：姚燕丹，谢锐伟，金亮，曾伟科，
申请(专利权)人：中山大学孙逸仙纪念医院深汕中心医院，
类型：发明
国别省市：
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