[發明專利]一種圖像數據分析方法

有效

• 申請號: 201711480587.0
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108305245B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 張歡;劉暢;王乾;丁蓓
• 申請（專利權）人: 上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/194;G06T5/00;G06T5/50;G06K9/62
• 代理公司: 上海世圓知識產權代理有限公司 31320
• 代理人: 陳穎潔;王佳妮

1.一種圖像數據分析方法，其特征在于，包括以下步驟

圖像及圖像數據獲取步驟，用以獲取圖像中選定的特征區域以及所述特征區域的特征數據；所述圖像包括測試圖像和訓練圖像；所述訓練圖像被分成兩個以上組別，同一組別的訓練圖像標識有相同的組別標簽；

數據模型建立及交叉驗證步驟，用以根據所述訓練圖像中的特征數據和組別標簽的映射關系構建數據模型，以及根據所述訓練圖像中的特征數據對所述數據模型進行至少一次交叉驗證處理；以及

測試圖像組別判定，用以利用所述測試圖像的特征數據及所述數據模型獲取所述測試圖像的組別標簽；

其中，所述圖像及圖像數據獲取步驟包括

圖像多尺度分解步驟，包括迭代法分解圖像步驟，采用TV-L1模型算法分解所述圖像中的特征區域，獲取在每一尺度下分解得到的前景圖像和背景圖像，其中，將當前的尺度分解得到的前景圖像作為下一尺度分解的圖像；以及

特征數據提取步驟，提取所有尺度下的前景圖像和背景圖像中的特征數據，該特征數據包括視覺特征數據。

2.根據權利要求1所述的圖像數據分析方法，其特征在于，所述迭代法分解圖像步驟，包括

參數設置步驟，設置所述TV-L1模型的當前的尺度參數；

分解步驟，根據完成所述尺度參數設置的所述TV-L1模型對所述圖像的特征區域進行分解，得到當前的前景圖像和背景圖像；

判斷步驟：判斷當前的所述尺度參數是否達到預設值；若是，則完成所述圖像多尺度分解步驟；若否，則將當前的尺度參數乘以一常數，得到下一尺度參數，并將當前的前景圖像作為下一尺度分解的圖像，返回分解步驟，

多尺度循環分解，直至所述尺度參數達到預設值。

3.根據權利要求1所述的圖像數據分析方法，其特征在于，所述圖像及圖像數據獲取步驟中包括圖像分割處理步驟，用以根據所述特征區域對圖像進行分割處理，得到含有特征區域的掩模，并標記對應的組別標簽。

4.根據權利要求3所述的圖像數據分析方法，其特征在于，在所述圖像分割處理步驟后，還包括特征區域規則化處理步驟，用以在圖像多尺度分解步驟之前，提取特征區域，根據各特征區域內像素的灰度值分布，對所述特征區域進行規則化處理，使各個所述特征區域內的像素均值相等，使各個所述特征區域內的方差相等。

5.根據權利要求1所述的圖像數據分析方法，其特征在于，所述圖像及圖像數據獲取步驟中包括圖像標準化處理步驟，用以對所述特征區域進行校正和降噪處理。

6.根據權利要求5所述的圖像數據分析方法，其特征在于，

所述圖像標準化處理步驟包括

圖像校正步驟，采用N3 Correction算法對圖像進行校正；

圖像降噪處理步驟，采用Non-local mean denoising算法對圖像降噪處理。

7.根據權利要求1所述的圖像數據分析方法，其特征在于，所述特征區域中包括多個子特征區域。

8.根據權利要求1所述的圖像數據分析方法，其特征在于，所述圖像為三維立體醫學圖像。