【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统及方法。
技术介绍
1、目前，内镜下黏膜下切除术(esd)是一种被广泛接受的内镜切除方法，用于去除早期恶性胃肠病变。esd能够一次性切除大而不规则的浅表病变，并保持器官完整。它对患者造成的损伤很小，并显著改善术后生活质量。
2、手术后，esd标本应进行仔细的病理评估。除了诊断病变外，还需准确评估病变的大小、边界、浸润深度和淋巴血管侵犯等参数。如果存在转移的高风险因素，则需要进一步进行外科治疗。标本的地形制图是病理评估的重要步骤。它能清晰地显示病变的大小和形状，有助于判断切缘的受累情况。此外，病变的重建和内镜变化的相关性可以帮助内镜医生更好地识别病变。
3、传统的制图方法是一个繁琐且耗时的过程。为了准确绘制标本，人们必须在切片上标记肿瘤区域，然后逐点地将区域标记到整体图像的切割线上。特别是当病变较大且不规则时，病理学家可能需要花费数小时重建一个病例。因此，亟需一种可以自动绘制esd标本的人工智能辅助的地形制图系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供的一种ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，包括：
2、获取模块，用于获取内镜黏膜下切除标本的原始图像；
3、前景检测模块，用于基于前景检测算法对原始图像进行前景检测，得到标本图像；
4、条带分离模块，用于基于标本图像，确定质心，并根据任意相邻两个质心之间的中心点对标本进行条带分离；
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6、优先地，前景检测模块包括：
7、灰度转化单元，用于将原始图像数据转化为灰度图像数据；
8、区域初始化分单元，用于预设初始阈值t，对灰度图像数据划分为两个区域并计算两个区域的类内方差；
9、最小阈值计算单元，用于计算出类内方差的最小值对应的阈值t*；
10、图像拆分单元，用于基于类内方差的最小值对应的阈值t*，将原始图像拆分成背景图像和标本图像。
11、优先地，条带分离模块包括：
12、倾斜单元，用于对标本图像进行自动倾斜，使得组织条带水平排列；
13、第一去噪单元，用于对标本图像进行腐蚀和膨胀，得到第一去噪图像；
14、第二去噪单元，用于基于预设的条带数k，根据拓扑分析法在第一去噪图像找到k个质心，得到第二去噪图像；
15、质心分离单元，用于基于第二去噪图像中的任意相邻两个质心之间的中心点，确定过任意相邻两个质心之间的中心点的对标本进行条带分离。
16、优先地，倾斜单元包括：
17、投影子单元，用于将标本图像中所有像素在y轴上进行投影，得到像素投影值；
18、数据删除子单元，用于删除小于第90百分位数对应的像素投影值；
19、平均计算子单元，用于计算剩余的像素投影值的均值；
20、角度计算子单元，用于计算出目标角度，使得剩余的像素投影值的均值最大；
21、角度调整子单元，用于基于计算出的目标角度，对标本图像进行自动倾斜，使得组织条带水平排列。
22、优先地，第一去噪单元包括：
23、腐蚀操作子单元，用于使用预设的结构元素在倾斜后的标本图像上面移动，其中定义预设的结构元素的中心为锚点，计算预设的结构元素覆盖下标本图像的最小像素值用来替换锚点的像素，得到腐蚀图像；
24、膨胀操作子单元，用于使用预设的结构元素在腐蚀图像上面移动，其中定义预设的结构元素的中心为锚点，计算预设的结构元素覆盖下腐蚀图像的最大像素值用来替换锚点的像素，得到第一去噪图像。
25、优先地，第二去噪单元，包括
26、单元，用于基于预设的条带数k，将第一去噪图像划分k个具有最大面积的连接组件；
27、对k个具有最大面积的连接组件进行聚类，得到k个质心。
28、优先地，绘制模块包括：
29、投射子单元，用于利用端点表示切割线，将病变像素的相对坐标投射到x轴上，得到病变像素的一维表示；
30、无尺寸参数单元，用于对切割线上的病变像素的一维表示进行归一化，得到病变像素的无尺寸参数；
31、坐标计算单元，用于计算出病变像素在标本谱系图上的相应坐标；
32、谱系图绘制单元，用于基于病变像素在标本谱系图上的相应坐标，绘制出标本谱系图。
33、优先地，ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，还包括：
34、病变检测模块，用于基于标本谱系图，判断是否完全切除；
35、其中，病变检测模块包括：
36、病变区域单元，用于基于标本谱系图，获取任一切割线上的病变线段并按照顺时针依次连接病变线段的端点，得到只包含病变线段的若干个病变区域；
37、二次切除判断单元，用于判若干个病变区域是否与标本图像边界有重合，若有重合，则完全切除，否则无操作；
38、优先地，ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，还包括：
39、二次切除预测模块，用于基于病变区域是否与标本图像的边界重合部分的方位和大小，确定二次切除的方位和范围。
40、其中，二次切除预测单模块包括：
41、获取任一病变区域和标本图像边界的相互重合的线段，确定相互重合的线段的中点；
42、从任一病变区域的中心点开始，指向与相互重合的线段的中点的方向，确定二次切除的方位；
43、确定以任一病变区域的中心点为圆中心，以任一病变区域中所有点距离任一病变区域的中心点最远的距离作为半径，将相互重合的线段包含在内的扇形区域；
44、确定扇形区域中不包括在病变区域的部分作为二次切除的范围。
45、本专利技术还提供了一种ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制方法，包括：
46、获取内镜黏膜下切除标本的原始图像；
47、基于前景检测算法对原始图像进行前景检测，得到标本图像；
48、基于标本图像，确定k个质心，并根据任意相邻两个质心之间的中心点对标本进行条带分离；
49、基于人工智能，将条带上的病变像素在切割线上的进行线性映射，得到标本谱系图。
50、本专利技术有益效果：
51、本专利技术实施例通过人工智能辅助自动绘制esd的标本谱系图，缩短了工作事件，提高了工作效率，大大减轻了医疗工作人员的工作负担。
52、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
53、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，前景检测模块包括：
3.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，条带分离模块包括：
4.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，倾斜单元包括：
5.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，第一去噪单元包括：
6.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，第二去噪单元，包括：
7.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，绘制模块包括：
8.如权利要求1所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，还包括：
9.如权利要求8所述的AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，还包括：
10.一种AI辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制方法，其
...【技术特征摘要】
1.一种ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，前景检测模块包括：
3.如权利要求1所述的ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，条带分离模块包括：
4.如权利要求1所述的ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，倾斜单元包括：
5.如权利要求1所述的ai辅助的内镜黏膜下切除标本谱系图绘制系统，其特征在于，第一去噪单元包...
【专利技术属性】
技术研发人员：王书浩，
申请(专利权)人：北京透彻未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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