[發明專利]一種醫學影像大數據的分析方法

在審

• 申請號: 202110096122.5
• 申請日: 2021-01-25
• 公開（公告）號: CN112801167A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 梁俊花;趙志升;通旭明;丁利華
• 申請（專利權）人: 河北北方學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/66;G06T7/73;G16H15/00
• 代理公司: 西安匯恩知識產權代理事務所(普通合伙) 61244
• 代理人: 張延長

1.一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、基于Hadoop依次運行圖像去噪算法、Otsu算法實現醫學影像的去噪處理和閾值分割，得到二值圖像；

S2、基于病灶區識別模型實現醫學影像內載病灶區的識別，并實現病灶區的對比度增強；

S3、基于病灶類型識別模型實現病灶區類型的識別；

S4、實現人體器官三維模型的構建，并實現病灶區所在位置信息的獲取；

S5、調用對應的測量標尺實現病灶區三維尺寸數據的獲取；

S6、根據病灶區類型的識別結果、所在位置信息、三維尺寸數據生成診斷報告。

2.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，還包括基于無限深度神經網絡模型根據醫學影像內載的器官名稱實現醫學影像分類，并調用對應的圖像去噪算法、Otsu算法、病灶區識別模型的步驟。

3.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，所述步驟S2中，病灶區識別模型采用Dssd_Inception_V3模型，Dssd_Inception_V3模型采用Dssd目標檢測算法，采用病灶區圖像集訓練Inception_V3神經網絡后所得。

4.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，所述步驟S4中，首先調用對應的人體器官三維模型構建算法實現人體器官三維模型的構建，然后以該人體器官三維模型的中心點為原點建立坐標系，實現病灶區中心點坐標的獲取，即為病灶區所在位置信息。

5.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，所述步驟S5中，根據病灶區類型的識別結果調用對應的測量標尺，以病灶區中心點坐標為起點，運行當前測量標尺對應的測量腳本，實現病灶區三維尺寸數據的獲取，測量過程中通過識別圖像對比度實現病灶區邊緣的定位。

6.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，所述步驟S3中，基于病灶區的參數集實現病灶區類型的識別，基于Bi-LSTM+Attention模型實現。

7.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，所述步驟S6中，基于預設的模板實現診斷報告的編制，編制時，基于預設的模板內載的數據挖掘模塊實現病灶區類型的識別結果、所在位置信息、三維尺寸數據的自動挖掘填充，生成診斷報告。

8.如權利要求1所述的一種醫學影像大數據的分析方法，其特征在于，還包括：通過帶噪聲抑制的反銳化掩模算法，將圖像按照細節信息的多少分為高、中、低細節區域實現完成對比度增強處理后的圖像的銳化處理的步驟。