[發(fā)明專利]基于網(wǎng)格平臺的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810046791.6
• 申請日: 2008-01-25
• 公開（公告）號: CN101231662A
• 公開（公告）日: 2008-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金海;章勤;鄭然;孫傲冰;史英杰;楊文
• 申請（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心
• 代理人: 曹葆青

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于網(wǎng)格平臺的分布式醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓募珊突趫D像內(nèi)容(Content?Based?Image?Retrieval，CBIR)的檢索系統(tǒng)。

背景技術(shù)

基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索(CBIR)技術(shù)是當(dāng)今醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點。在一家醫(yī)院內(nèi)部，不同科室的醫(yī)生通過長期典型圖片的收集建立自己的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)靵泶鎯︶槍Σ煌膊〉牡湫蛨D片及相關(guān)的背景信息。并在實際應(yīng)用中通過基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索工具來搜尋特征相似的醫(yī)療圖片。這些圖片以具體的圖像樣例向醫(yī)生展示了各種典型的疾病發(fā)生及發(fā)展信息，對醫(yī)生在臨床診斷中排除疑似干擾因素、降低誤診率有著重要意義。但由于地理位置和臨床經(jīng)驗的限制，單獨一位醫(yī)生或一家醫(yī)院的醫(yī)學(xué)圖像庫不可能擁有疾病所有的特征樣本。

與一般的圖像檢索系統(tǒng)相比，醫(yī)學(xué)圖像的檢索有其特殊性，因此將針對普通圖像的檢索方法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)中意義不大。美國普渡大學(xué)開發(fā)的ASSERT系統(tǒng)主要針對高分辨率的肺部CT進行檢索。由德國亞琛大學(xué)開發(fā)的IRMA系統(tǒng)主要用于醫(yī)學(xué)圖像的分類，將輸入的醫(yī)學(xué)圖像按照成像類型、拍攝部位等分成不同的類型，以幫助圖像庫的管理。國內(nèi)針對醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的研究還處于起步階段，迄今為止還沒有檢索系統(tǒng)能夠有效應(yīng)用到臨床上的相關(guān)報導(dǎo)。能夠用于輔助診斷實踐中的系統(tǒng)必須要把檢索與圖像類型、涉及器官、疾病特征、醫(yī)學(xué)專科知識等緊密結(jié)合起來，針對不同的疾病提取不同的特征，并且能給出臨床意義上的有效評價。

網(wǎng)格被譽為繼互聯(lián)網(wǎng)和Web之后的第三次信息技術(shù)浪潮。它利用現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)，把地理上廣泛分布的各種資源，包括計算資源、存儲資源、帶寬資源、軟件資源、數(shù)據(jù)資源、信息資源、知識資源等整合成一個邏輯的整體，為用戶提供一體化的信息、計算、存儲和訪問服務(wù)，實現(xiàn)資源的廣泛共享和協(xié)同，徹底消除資源“孤島”。因此在網(wǎng)格平臺上實現(xiàn)分布式醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓膹V泛共享并借助基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索進行查詢，對醫(yī)療信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用有著重要意義。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對單一節(jié)點的醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的不足，提出一種基于網(wǎng)格平臺的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有可靠性高、擴展性好、效率高和成本低特點。

本發(fā)明提供的基于網(wǎng)格平臺的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，包括網(wǎng)格域管理中心和位于網(wǎng)格互聯(lián)各分布結(jié)點的醫(yī)療圖像專家?guī)欤?/p>

網(wǎng)格域管理中心用于響應(yīng)用戶請求，將用戶請求分發(fā)給匹配的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)爝M行檢索，并將返回的檢索的結(jié)果后提供給用戶；網(wǎng)格域管理中心還用于對各醫(yī)療圖像專家?guī)爝M行管理和調(diào)度注冊；

各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)炀ū镜亟换ツK，任務(wù)控制模塊，圖像分割模塊，特征提取模塊，相似度計算模塊，結(jié)果返回模塊，圖像元數(shù)據(jù)庫，圖像數(shù)據(jù)庫；醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)毂环庋b為Web服務(wù)的形式，按照統(tǒng)一的接口與消息定義與域管理中心進行交互；

本地交互模塊接受來自網(wǎng)格域管理中心的查詢請求中包含的醫(yī)學(xué)圖片，并將圖片傳送給任務(wù)控制模塊，并將任務(wù)控制模塊返回的圖片集合發(fā)送給網(wǎng)格域管理中心；

任務(wù)控制模塊接受本地交互模塊發(fā)送的圖片，并將圖片發(fā)送給圖像分割模塊；本地查詢完成后，任務(wù)控制模塊接受來自結(jié)果返回模塊返回的圖片集合，并返回給本地交互模塊；

圖像分割模塊接受來自任務(wù)控制模塊的醫(yī)學(xué)圖像，并根據(jù)查詢的疾病類型和圖像格式，采用不同的圖像分割算法對醫(yī)學(xué)圖像進行分割，得到關(guān)注區(qū)域，并將其發(fā)送給特征提取模塊；

特征提取模塊接受來自圖像分割模塊的關(guān)注區(qū)域圖像，按照疾病所關(guān)注的不同圖像特征，提取關(guān)注區(qū)域的圖像特征，提取完成后，特征提取模塊將特征向量Y發(fā)送給相似度計算模塊；

相似度計算模塊接受特征提取模塊發(fā)送的特征向量Y，然后從圖像元數(shù)據(jù)庫中讀取所有庫存圖像的特征向量集合X，并和特征向量Y進行相似度計算；相似度計算模塊從圖像元數(shù)據(jù)庫中獲取與特征向量Y具有最大相似度的若干張圖片的編號及存放位置，并發(fā)送給結(jié)果返回模塊；

結(jié)果返回模塊接受相似度計算模塊發(fā)送的圖像編號及圖像位置，然后在圖像數(shù)據(jù)庫中進行查找，得到圖片以及圖片的說明信息，并將其發(fā)送給任務(wù)控制模塊；

圖像元數(shù)據(jù)庫用于存放醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)熘械娜酷t(yī)學(xué)圖像的元數(shù)據(jù)；

圖像數(shù)據(jù)庫用于存儲各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)旃芾淼乃袌D片，它接受結(jié)果返回模塊提交的圖片編號及圖片位置，經(jīng)查找后，向其返回對應(yīng)的圖片以及圖片的說明信息。

上述基于網(wǎng)格平臺的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索具有以下效果及優(yōu)點：

(1)高可靠性