[发明专利]一种医学影像计算机辅助分析方法有效
申请号: | 201410172988.X | 申请日: | 2014-04-22 |
公开(公告)号: | CN103955610B | 公开(公告)日: | 2017-04-26 |
发明(设计)人: | 韩燕;董蒨;常晓峰;魏宾;张鲲鹏;牛海涛;朱呈瞻 | 申请(专利权)人: | 青岛大学附属医院 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 北京捷诚信通专利事务所(普通合伙)11221 | 代理人: | 王卫东 |
地址: | 266000 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 医学影像 计算机辅助 分析 方法 | ||
技术领域
本发明涉及医疗器械领域,特别涉及一种医学影像计算机辅助分析方法。
背景技术
计算机辅助检测是利用先进的计算机软硬件分析和处理数字放射图像,以发现并检出病变特征,其结果作为“第二个意见”供诊断医师参考,帮助放射医师提高病灶检出率,被称为放射科医师的“第二双眼睛”,它可以提高诊断准确性并改良诊断的再现性,缩短读片时间,提高工作效率。
常用的计算机辅助检测方法是特征分析法和时间减影法。
1、特征分析法:通过图像后处理提取某种变化特征,与相应的模式匹配后再输出诊断结果的方法。特征分析法分为选取兴趣区、提取特征、模式匹配和疾病诊断等步骤。选取兴趣区后,应用多种图像后处理手段对所选取的部分提取特征,根据病变特征与相关的疾病表现进行模式匹配与疾病诊断。
2、时间减影法:对患者发病前后的两幅图像进行相减小运算,去除两幅图像中的相同的部分,保留不同部分,在均匀背景下明显突出异常的改变。
特征分析法是预先建立病理模型,提取目标图像的病理区域,将病变特征与病理模型进行匹配。由于病理模型为固定模型,或者是由多个固定模型组成的模型库,而病变特征千差万别,单纯根据匹配度进行诊断,难免会发生误判的情况。
而时间减影法是针对患者发病前后的两幅图像进行相减小运算,而不是对单幅图像进行分析比对,如果患者只存有单幅图像,该方法失效。
上述两种方法,都需要进行图像处理和数据处理,具体包括以下三个步骤:
(1)病灶阴影的强化处理。目前,主要采用空间滤过及空间频率滤过使病灶对比度增大,病灶以外的部分对比度降低,以致病灶容易检出。
(2)病灶候选阴影的提取。根据阀值处理检出病灶阴影并测量病灶的特征量,判断是否为所选取的病灶。首先确定阴影的特征量尺度,如有关其开关特征量的有效直径、圆形度、不规则度等,将圆形度大、不规则度小的阴影作为提取结阳影的标尺,然后经过多次阀值处理,获得黑白反差图像。
(3)缩小病灶候选阴影范围(降低假阳性)。利用图像识别技术即选择反映病灶阴影的特征量,根据特征量识别病灶和假阳性阴影,特征量越多,出现假阳性数就越少。如结节影中使用有效直径、圆形度、密度等10个以上特征量,然后对特征量进行诊断分类,常用方法人工神经网络法、模糊聚类法、线形分类法等。
上述步骤中,病灶阴影的强化处理步骤至关重要,是接下来两个诊断处理步骤的基础,如果该步骤出现偏差,偏差在后续两个步骤中会引起连锁偏差,这个偏差甚至被放大,导致误诊。
因此,如何建立一个完整的病理库、存储尽可能多的病理模型,提高病灶阴影的强化处理效果,是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明提出一种医学影像计算机辅助分析方法,通过建立并不断更新病理数据库,将待诊断医学影像与已有的病理样本相比对,提高辅助诊断的正确性,解决了现有的计算机辅助诊断方法病理模型单一、病灶阴影存在误差的问题。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种医学影像计算机辅助分析方法,包括以下步骤:
步骤(1),通过红外光源和红外热成像仪对医学影像进行一次扫描,对一次扫描图像的体数据进行图像分裂操作,得到一次图像数据;
所述图像分裂操作具体包括以下步骤:
步骤(a),创建一个分裂区域子节点集合setNodes,和一个与体数据相同大小的数据区域NodeArray,所述数据区域NodeArray用于存放每个体素所在子节点的地址,并将数据区域NodeArray的数据内容设置为空;
步骤(b),依次遍历体数据中的每一个体素点Voxel(xi,yi,zi),当完成遍历后,跳转到步骤(g);
步骤(c),判断Voxel(xi,yi,zi)是否已经被扩展过;判断方法为看其对应NodeArray(xi,yi,zi)中的值是否为空;如果是扩展过的,则返回步骤(b);
步骤(d),创建一个子区域节点Nodej,该节点的起始位置为Voxel(xi,yi,zi);
步骤(e),分别对X、Y、Z三个坐标轴的正方向进行扩展,并判断新扩展的体素与Voxel(xi,yi,zi)是否具有特征一致性;当某一方向出现不一致的体素时,则停止该方向的扩展;
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