[發明專利]一種評價乳腺隨訪圖像質量的方法、系統及裝置

有效

• 申請號: 202110371037.5
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113114952B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 馬樂;李宏行;蔡裕興;陳衛國;金連文
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: H04N5/243
• 分類號: H04N5/243;H04N5/235;G16H40/63;G16H30/20;G06T7/62;G06T7/12;G06T7/00;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62
• 代理公司: 北京盛詢知識產權代理有限公司 11901
• 代理人: 陳巍

1.一種評價乳腺隨訪圖像質量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

提取并保存前片乳腺圖像的曝光參數；

采集乳腺隨訪圖像并提取其曝光參數；

系統自動調取前片圖像的曝光參數及隨訪圖像的曝光參數，實時將兩次圖像的曝光參數進行比較；

通過計算得到圖像曝光參數的差異百分比，判斷所拍攝的隨訪圖像質量是否符合質量控制；

在所述前片乳腺圖像上，從其DICOM信息中提取并保存曝光參數于系統中，所提取的曝光參數包括：乳腺厚度BT₁、乳腺壓迫力度CF₁，乳腺面積BA₁；

所述乳腺隨訪圖像中提取的曝光參數包括：乳腺厚度BT₂、乳腺壓迫力度CF₂、乳腺面積BA₂；

計算所述圖像曝光參數的差異百分比的方法為：

乳腺厚度差異百分比：BT％＝(BT₂-BT₁)/BT₁；

乳腺壓迫力度差異百分比：CF％＝(CF₂-CF₁)/CF₁；

乳腺面積差異百分比：BA％＝(BA₂-BA₁)/BA₁。

2.根據權利要求1所述的評價乳腺隨訪圖像質量的方法，其特征在于，所述乳腺面積的計算方法為：提取乳腺輪廓，計算乳腺輪廓內的像素點個數，根據每個像素點的面積進行疊加，最后得到乳腺面積。

3.根據權利要求1所述的評價乳腺隨訪圖像質量的方法，其特征在于，當所述乳腺厚度差異百分比BT％、乳腺壓迫力度差異百分比CF％、乳腺面積差異百分比BA％中有兩個參數大于5％，另外的參數在-5％～5％內，則認為乳腺隨訪圖像的曝光參數優于前片圖像，所拍攝的隨訪圖像質量符合質量控制，評為“甲片”；

當BT％、CF％、BA％參數均在-5％～5％內時，認為乳腺隨訪圖像的曝光參數基本與前片圖像一致，所拍攝的隨訪圖像質量符合質量控制，評為“甲片”；當BT％、CF％、BA％中只有一個或兩個參數在-5％～5％范圍內時，另外的參數小于-5％時，認為乳腺隨訪圖像的曝光參數劣于前片圖像，所拍攝的隨訪圖像質量符合質量控制，評為“乙片”；

當BT％、CF％、BA％中有兩個及以上參數小于-5％～時，認為乳腺隨訪圖像的曝光參數明顯差于前片圖像，通過對話框彈窗的方式，告知技師該圖像評為“丙片”，需要立刻對患者乳腺進行重新攝影。

4.一種評價乳腺隨訪圖像質量的系統，其特征在于，包括：

信息提取模塊：用于提取前片及隨訪圖像的DICOM信息，包括乳腺厚度、乳腺壓迫力度、乳腺面積；

數據分析模塊：用于通過對前后兩次圖像的比較，計算乳腺厚度差異百分比、乳腺壓迫力度百分比、乳腺面積差異百分比；

評價模塊：根據所述數據分析模塊的比較結果，評價所拍攝圖像的質量；

所述信息提取模塊包括：卷積神經網絡單元，所述卷積神經網絡單元包括第一卷積神經網絡和第二卷積神經網絡，所述第一卷積神經網絡用于對圖像進行分割預處理，所述第二卷積神經網絡用于對經過預處理操作的圖像進行DICOM信息的提取；

所述數據分析模塊包括：

比較單元：用于比較前后兩次圖像的DICOM信息；

計算單元：用于計算圖像曝光參數的差異百分比。

5.一種評價乳腺隨訪圖像質量的裝置，其特征在于，包括：至少一個處理器，以及與所述至少一個處理器通信連接的圖像顯示和存儲系統，所述圖像顯示和存儲系統存儲有能被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令能夠被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1-3任意一項所述的評價乳腺隨訪圖像質量的方法。

6.一種機器可讀存儲介質，其特征在于，所述機器可讀存儲介質存儲有機器可執行指令，所述機器可執行指令促使至少一個處理器實現權利要求1-3任意一項所述的評價乳腺隨訪圖像質量的方法。