本发明专利技术涉及数据处理技术领域，公开了一种大数据的胸外科影像分析方法，首先，收集足够数量的胸外科影像数据集。然后，对收集到的数据进行预处理，接下来，从预处理后的胸外科影像中提取形状特征、纹理特征和颜色特征。然后，利用机器学习方法基于提取的数据特征建立影像识别模型，并进行训练、评估和优化，以提高模型的准确性。优化后的模型被嵌入到胸外科影像诊断系统中，用于自动诊断。最后，对影像识别模型的输出结果进行解释和解读，为医生提供辅助决策的依据。该方法通过收集大数据、预处理、特征提取、机器学习模型训练和优化，以及引入诊断系统，实现了基于大数据的胸外科影像分析和诊断的智能化处理，提高了诊断的准确性和效率。
1、当前胸外科影像诊断主要依赖于医生的经验和专业知识进行分析，通常通过ct、mri等影像设备获取患者的影像资料，然后由专业医生进行诊断判断。然而，这种诊断方式存在一些缺点：
>8、s6：对影像识别模型的输出结果进行解释和解读。9、作为本专利技术优选的技术方案，所述s1数据集来自医院或者研究机构。
10、作为本专利技术优选的技术方案，所述s2预处理包括包括图像去噪、图像增强、图像对齐。
11、作为本专利技术优选的技术方案，所述图像去噪图像去噪采用高斯滤波器和中值滤波器：
12、高斯滤波器:i_filtered(x,y)＝∑[i,j]i(x,i)·g(i,j,s)
13、其中，i(x,y)是输入图像中像素点(x,y)的值，g(i,j,s)是高斯核函数，s表示标准差；
14、中值滤波器:i_filtered(x,y)＝median(i(x,i))；
15、所述图像增强包括对比度调整和直方图均衡化：
16、对比度调整:
17、i_enhanced＝(i-i_min)·limit/(i_max-i_min)+i_min
18、其中，i是输入图像，i_min和i_max分别是图像中最小和最大像素值，limit是对比度调整的幅度；
19、直方图均衡化:
20、i_equalized＝(cdf(i)-cdf(i_min))/((n·m)-1)
21、其中，cdf(i)是输入图像i的累积分布函数，i_min是图像中最小像素值，n和m分别是图像的高度和宽度；
22、所述图像对齐包括特征点对齐
23、特征点对齐(仿射变换):
24、[x’,y’]＝[a,b,t_x；c,d,t_y][x；y；1]
25、其中，(x,y)是输入图像中的点坐标，(x’,y’)是对齐后的坐标，(a,b,c,d)是仿射变换参数，(t_x,t_y)是平移参数。
26、作为本专利技术优选的技术方案，所述s3形状特征提取：
27、面积area＝sum((x[i]*y[i+1]-x[i+1]*y[i])/2),其中，n是边界上的像素点数目，(x[i],y[i])是边界点的坐标；
28、周长：perimeter＝sum(sqrt((x[i+1]-x[i])^2+(y[i+1]-y[i])^2)),
29、其中，(x[i],y[i])是边界点的坐标；
30、所述纹理特征提取：
31、灰度共生矩阵glcm：glcm(i,j)＝sum([gray(x,y)＝i and gray(x+δx,y+δy)＝j]),其中，(x,y)是图像中的像素坐标，gray(x,y)是像素点(x,y)的灰度值，(δx,δy)是指定的灰度变化方向；
32、局部二值模式lbp：lbp(x,y)＝sum([gray(p_i(x,y))-gray(x,y)<0])*2^i,其中，(x,y)是图像中的像素坐标，gray(x,y)是像素点(x,y)的灰度值，p_i(x,y)是指定的8邻域点坐标，i为邻域点的索引；
33、所述颜色特征提取包括如下步骤：
34、①初始化一个长度为n的数组histogram，n为颜色通道的取值范围数目；
35、②遍历图像中的每个像素：
36、获取像素的rgb值(r,g,b)，分别将像素rgb值除以256，将像素值映射到0到1的范围内；
37、计算在每个颜色通道中的位置：
38、index_r＝int(r*(n-1))
39、index_g＝int(g*(n-1))
40、index_b＝int(b*(n-1))
41、③将相应的颜色通道位置加1：histogram[index_r]+＝1,histogram[index_g]+＝1,histogram[index_b]+＝1；
42、④对颜色直方图进行归一化处理：将每个直方图值除以图像总像素数；
43、⑤得描述图像颜色分布的颜色直方图。
44、作为本专利技术优选的技术方案，所述s4利用机器学习方法建立模型包括如下步骤：
45、①特征融合；
46、②数据预处理；
47、③数据划分：将处理好的特征向量和对应的标签划分为训练集和测试集；
48、④模型训练：使用支持向量机或随机森林算法，对训练集中的特征向量进行训练；根据任务需求，选择合适的算法，并根据需要调整算法的超参数；
49、⑤模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、和精确率，
50、准确率＝(预测正确的样本数)/(总样本数)；
51、精确率＝(真正类别的样本数)/(预测为正类别的样本数)；
52、⑥模型调优：根据评估结果，调整模型的参数和超参数。
53、作为本专利技术优选的技术方案，所述特征融合：将获得的形状、纹理和颜色特征进行融合，将它们连接起来形成一个特征向量；
54、形状特征：使用两个形状特征，分别记为s1和s2；
55、纹理特征：使用三个纹理特征，分别记为t1、t2和t3；
56、颜色特征：使用三个颜色特征，分别记为c1、c2和c3；
57、将所有特征连接在一起形成一个特征向量，记为x：
58、x＝[s1,s2,t1,t2,t3,c1,c2,c3]。
59、作为本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述S1数据集来自医院或者研究机构。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述S2预处理包括包括图像去噪、图像增强、图像对齐。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于，所述S4利用机器学习方法建立模型包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述特征融合：将获得的形状、纹理和颜色特征进行融合，将它们连接起来形成一个特征向量；
8.根据权利要求6所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述数据预处理：对特征向量X进行特征缩放、降噪，去除异常值，其中特征缩放方法：将每个特征的值线性映射到一个指定的范围；
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述S6输出结果为对图像中病变或异常区域的标注和定位或者是对图像进行分类，肺部CT扫描图像分为正常和异常。
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【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述s1数据集来自医院或者研究机构。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：所述s2预处理包括包括图像去噪、图像增强、图像对齐。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的胸外科影像分析方法，其特征在于，所述s4利用机...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡杰，赵晓刚，陈昶，赵德平，姜格宁，
申请(专利权)人：上海市肺科医院上海市职业病防治院，
类型：发明
国别省市：
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