[發明專利]醫療圖像的處理方法、系統、設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010225980.0
• 申請日: 2020-03-26
• 公開（公告）號: CN113450305B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 李燈熬;趙菊敏;尹杰
• 申請（專利權）人: 太原理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00
• 代理公司: 北京一品慧誠知識產權代理有限公司 11762
• 代理人: 謝佳

本發明提供了一種醫療圖像的處理方法、系統、設備及可讀存儲介質，其中，該方法包括：對目標圖像進行預處理，以從所述目標圖像中分割出初始病變區域圖像；基于所述初始病變區域圖像，構建顯微高光譜成像；通過預設識別模型，對所述顯微高光譜成像進行識別分析，確定出所述初始病變區域圖像中的分類圖像，其中，所述分類圖像表征為病變輪廓。從而確定出初始病變區域圖像所屬組織是否已經真的病變。從而就可以區分出目標圖像所屬組織切片中的腫瘤組織和非腫瘤組織，獲得了較為準確的分類結果。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種醫療圖像的處理方法、系統、設備及可讀存儲介質。

背景技術

乳腺癌是全球女性癌癥相關死亡的主要原因之一。到目前為止，還沒有積極有效的的預防乳腺癌的方法，早期的診斷以及及時的治療是提高患病者生存率的僅有方法。篩查乳房X線圖像(Mammography)，也叫乳腺鉬靶X線照片是乳腺癌早期診斷中最有效的工具之一，臨床醫生通過可疑的腫塊(Mass)以及其他結構，如微鈣化灶(Micro-calcification)等來診斷病情。醫生只有通過對乳腺病理圖像的觀察，來診斷病人是否患有乳腺癌癥。而對病理圖像進行準確的分類是醫生制訂最佳治療方案的重要依據。目前基于人工的病理圖像分類，不僅耗時、費力，而且診斷結果容易受到諸多主觀人為因素的影響。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種醫療圖像的處理方法、系統、設備及可讀存儲介質，其克服了以上技術問題。

為了實現上述目的，本申請的提供了一種醫療圖像的處理方法，所述方法包括：

對目標圖像進行預處理，以從所述目標圖像中分割出初始病變區域圖像；

基于所述初始病變區域圖像，構建顯微高光譜成像；

通過預設識別模型，對所述顯微高光譜成像進行識別分析，確定出所述初始病變區域圖像中的分類圖像，其中，所述分類圖像表征為病變輪廓。

可選的，對目標圖像進行預處理，以從所述目標圖像中分割出初始病變區域圖像，包括：

對所述目標圖像的邊緣像素點進行亮度檢測，從而確定出異常像素點；

將所述異常像素點進行拼接處理，以構建所述初始病變區域圖像。

可選的，在對所述目標圖像的邊緣像素點進行亮度檢測之前，所述方法還包括：

對所述目標圖像進行歸一化處理，并對經歸一化處理后的所述目標圖像進行去噪處理，得到待進行亮度檢測的所述目標圖像。

可選的，所述歸一化處理包括：零均值歸一化。

可選的，基于所述初始病變區域圖像，構建顯微高光譜成像，包括：

對所述初始病變區域圖像進行增大透光率處理；

獲取經增大透光率處理后的初始病變區域圖像的窄波段的影像數據，并將獲取的所述影像數據經高光譜成像系統處理，以得到所述顯微高光譜成像。

可選的，通過預設識別模型，對所述顯微高光譜成像進行識別分析，確定出所述初始病變區域圖像中的分類圖像，包括：

獲取所述顯微高光譜成像上對應像素的像素矩陣，其中，所述像素矩陣表征為所述顯微高光譜成像的上對應像素的亮度；

將所述像素矩陣輸入至所述預設識別模型，得到預測分類結果，其中，所述預設分類結果表征為所述初始病變區域圖像中的分類圖像。

可選的，所述預設識別模型是基于深度神經網絡或卷積神經網絡訓練獲得的；其中，在對所述預設識別模型進行訓練的過程中，依次通過包含圖像分類信息的分類圖像樣本和普通的目標圖像樣本對所述預設識別模型進行權重初始化，并通過標注了顯微高光譜成像的樣本，對權重初始化后的預設識別模型進行遷移學習。