[发明专利]病灶标注的验证方法、装置、计算机设备及存储介质有效
申请号: | 202011053234.4 | 申请日: | 2020-09-29 |
公开(公告)号: | CN111932536B | 公开(公告)日: | 2021-03-05 |
发明(设计)人: | 郑秋芳;冯豆豆;李海同 | 申请(专利权)人: | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人: | 涂年影 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 病灶 标注 验证 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种病灶标注的验证方法,应用于管理服务器中,所述管理服务器与多台用户终端进行通信,其特征在于,所述方法包括:
接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料,获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息;
判断所述待验证标注信息中的两个所述病灶标注的类型信息是否相同;
若两个所述病灶标注的类型信息相同,判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果;
若两个所述病灶标注中的标注曲线均为非闭合曲线,根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果,所述曲线判断规则为基于动态时间规整算法的判断规则;
若两个所述病灶标注中的标注曲线均为闭合曲线,根据预置的重合度判断规则判断两个所述标注曲线对应的闭合区域是否重合,以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果;
若两个所述病灶标注中的标注曲线分别为闭合曲线及非闭合曲线,根据预置的占比阈值判断两个所述标注曲线对应的像素是否重叠,以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果;
所述曲线判断规则包括路径相似度阈值、跨度阈值、偏移阈值、动态时间规整算法、跨度获取规则、偏移距离获取规则、相似度计算公式及相似度阈值,所述根据预置的曲线判断规则判断两个所述标注曲线是否相似以得到所述待验证标注信息是否一致的验证结果,包括:
根据所述跨度获取规则获取两个所述标注曲线的跨度差,判断所述跨度差是否不大于所述跨度阈值;
若所述跨度差不大于所述跨度阈值,根据所述偏移距离获取规则获取两个所述标注曲线的偏移距离,判断所述偏移距离是否大于所述偏移阈值;其中,所述偏移距离为frd=/ min(LA,LB);min(LA,LB)为两个所述标注曲线的欧氏距离的最小值,为两个所述标注曲线的弗雷歇距离;
所述根据所述偏移距离获取规则获取两个所述标注曲线的偏移距离之前,还包括:对两个所述标注曲线所包含的位置点的数量是否相等进行判断,若位置点的数量不相等,对较短的一个所述标注曲线进行均匀填充以使两个所述标注曲线所包含的位置点的数量相等;
若所述偏移距离大于所述偏移阈值,根据所述动态时间规整算法获取两个所述标注曲线的路径相似度,判断所述路径相似度是否大于所述路径相似度阈值;
若所述路径相似度不小于所述路径相似度阈值,根据所述相似度计算公式、所述跨度差、所述路径相似度及所述偏移距离计算得到相似度,判断所述相似度是否大于所述相似度阈值以得到所述待验证标注信息的验证结果为一致;
根据所述动态时间规整算法获取两个所述标注曲线的路径相似度,包括:Ds =1- D(i,j)/D’(i,j) ,其中,Ds为计算得到的路径相似度,D(i,j)为两条曲线之间的最短规整距离,D’(i,j)为两条曲线之间的最长规整距离。
2.根据权利要求1所述的病灶标注的验证方法,其特征在于,所述接收来自所述用户终端的已添加病灶标注的医疗影像资料,获取所述医疗影像资料中的任意一张图像的两个病灶标注作为待验证标注信息之前,还包括:
发送未添加病灶标注的所述医疗影像资料至多台所述用户终端,以获取对应的多个用户通过多台所述用户终端添加的病灶标注,得到所述已添加病灶标注的医疗影像资料。
3.根据权利要求1所述的病灶标注的验证方法,其特征在于,所述判断两个所述病灶标注中的标注曲线是否为闭合曲线以得到曲线类型判断结果,包括:
根据一条所述标注曲线中位置点的采集时间确定所述标注曲线的起点和终点;
判断所述起点和所述终点的距离差是否小于预设的距离阈值,以得到所述标注曲线是否为闭合曲线的判断结果。
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