一种基于CT图像的肺部肿瘤特征提取系统
文献发布时间:2024-04-18 19:58:26
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于CT图像的肺部肿瘤特征提取系统。
背景技术
肺部肿瘤是一种具有高度危害性的疾病,早期发现和治疗对于患者的生存率和生活质量有具有重要的意义,而在进行肺部肿瘤诊断时通常需要提取患者肺部CT图像中肺部肿瘤的特征,判断肺部肿瘤的严重情况,进而进行诊断和治疗,因此对患者肺部CT图像中肺部肿瘤的特征进行提取与分析十分重要。
传统技术中主要通过医生的自身的经验对患者肺部CT图像中肺部肿瘤的特征进行提取和分析,很显然这种分析方式无法有效的降低医生的工作负担,同时医生的经验不同,分析的结果也不同,从而无法保障分析结果的一致性和准确性,并且通过医生的眼睛对患者的肺部CT图像进行肺部肿瘤的分析,无法体现出肺部肿瘤特征分析的智能化水平,在一定程度上也无法保障肺部肿瘤情况分析结果的精准性,进而无法为后续患者的治疗提供有效的参考。
发明内容
针对上述存在的技术不足,本发明的目的是提供一种基于CT图像的肺部肿瘤特征提取系统。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:本发明提供一种基于CT图像的肺部肿瘤特征提取系统,包括:
肿瘤区域获取模块,用于获取医院中肺部肿瘤患者对应的基本信息和肺部CT图像,进而从肺部肿瘤患者对应的肺部CT图像中获取肺部肿瘤区域对应的CT图像,进而得到肺部肿瘤区域对应的轮廓、位置和面积;
轮廓分析模块,用于在肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的CT图像中获取肺部肿瘤区域的轮廓边缘线,进而在肺部肿瘤区域的轮廓边缘线上布设各采集点,由此计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的边缘圆滑度,记为α;
区域分析模块,用于在肺部肿瘤患者对应的肺部肿瘤区域中均匀布设各检测点,由此提取肺部肿瘤患者的肺部肿瘤区域中各检测点对应的灰度值,进而计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的对比度评估系数,记为
参考分析模块,用于从医院管理数据库中获取各历史肺部肿瘤患者对应的基本信息、患病信息和肺部CT图像,进而筛选出肺部肿瘤患者对应的各参考肺部肿瘤患者;
对比分析模块,用于从肺部肿瘤患者对应各参考肺部肿瘤患者的患病信息中提取各参考肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的轮廓、边缘圆滑度、对比度评估系数和特征值,进而分析肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的参考特征值;
病情分析模块,用于根据肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的参考特征值、边缘圆滑度和对比度评估系数,对肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值进行分析;
显示终端,用于显示肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值。
优选地,所述计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的边缘圆滑度,具体计算过程如下:
从肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的CT图像中获取肺部肿瘤区域轮廓边缘线上各采集点对的位置,进而导入设定的平面直角坐标系中,得到各采集点对应的位置坐标,记为(x
依据计算公式
将各采集点对应的倾斜率代入计算公式
优选地,所述计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的对比度评估系数,具体计算过程如下:
在肺部肿瘤患者对应的肺部CT图像中提取肺部肿瘤患者对应的非肺部肿瘤区域对应的CT图像,并在非肺部肿瘤区域布设若干参考点,进而从非肺部肿瘤区域对应的CT图像中获取各参考点对应的灰度值,通过求和与均值计算,得到非肺部肿瘤区域中参考点的平均灰度值,并作为肺部肿瘤患者对应的肺部参考灰度值,记为R;
将肺部肿瘤患者的肺部肿瘤区域中各检测点对应的灰度值记为R
优选地,所述患病信息包括肺部肿瘤区域对应的位置、面积、轮廓、边缘圆滑度、对比度评估系数和特征值。
优选地,所述筛选出肺部肿瘤患者对应的各参考肺部肿瘤患者,具体构建过程如下:
将肺部肿瘤患者对应的基本信息与各历史肺部肿瘤患者对应的基本信息进行对比,若肺部肿瘤患者对应的基本信息与某历史肺部肿瘤患者对应的基本信息相同,则将该历史肺部肿瘤患者作为参考历史肺部肿瘤患者,以此方式得到各参考历史肺部肿瘤患者;
将肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域对应的位置和面积分别与各参考历史肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域的位置和面积进行对应对比,若某参考历史肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域的位置和面积分别与肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域对应的位置和面积对应相同,则将该参考历史肺部肿瘤患者作为肺部肿瘤患者对应的参考肺部肿瘤患者,以此方式得到肺部肿瘤患者对应的各参考肺部肿瘤患者。
优选地,所述分析肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的参考特征值,具体分析过程如下:
将各参考肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的轮廓与肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域轮廓进行对比,得到各参考肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域与肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域相同轮廓面积,记为S
依据计算公式
优选地,所述对肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值进行分析,具体分析过程如下:
将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的边缘圆滑度α和对比度评估系数
将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征评估系数与设定的各特征评估系数对应的目标特征值进行对比,若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征评估系数与某特征评估系数相等,则将该特征评估系数对应的目标特征值作为肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值;
基于肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值,分析得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值。
优选地,所述分析得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值,具体分析过程如下:
将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值进行相互对比,若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值相等,则将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值作为肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值;
若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值不相等,则将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值通过差值计算得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差,进而将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差与预设的参考特征值差进行对比;
若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差小于或者等于预设的参考特征值差,则将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值通过均值计算,得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的平均特征值,并作为肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值;
若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差大于预设的参考特征值差,则通过计算公式
本发明的有益效果在于:本发明提供的一种基于CT图像的肺部肿瘤特征提取系统,通过对肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的CT图像进行提取,进而分析肺部肿瘤区域边缘的边缘圆滑度和对比度评估系数,从而根据各参考肺部患者的病情信息,分析肺部肿瘤患者对应的参考特征值,并分析肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值,由此确认肺部肿瘤患者对应的特征值,解决了传统技术通过医生自身经验对患者的肺部CT图像进行分析的问题,实现了根据肺部CT图像对肺部肿瘤情况的智能化和自动化的分析,有效的降低医生的工作负担,保障了分析结果的一致性和准确性,为后续患者的治疗提供有效的参考。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统结构连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,一种基于CT图像的肺部肿瘤特征提取系统,包括肿瘤区域获取模块、轮廓分析模块、区域分析模块、参考分析模块、对比分析模块、病情分析模块、显示终端和医院管理数据库。
所述医院管理数据库分别与肿瘤区域获取模块和参考分析模块连接,所述肿瘤区域获取模块还分别与轮廓分析模块、区域分析模块和参考分析模块连接,所述对比分析模块分别与轮廓分析模块、区域分析模块、参考分析模块和病情分析模块连接,所述病情分析模块还与显示终端连接。
肿瘤区域获取模块,用于获取医院中肺部肿瘤患者对应的基本信息和肺部CT图像,进而从肺部肿瘤患者对应的肺部CT图像中获取肺部肿瘤区域对应的CT图像,从而得到肺部肿瘤区域对应的轮廓、位置和面积;
需要说明的是,从医院管理数据库中获取医院中肺部肿瘤患者对应的基本信息和肺部CT图像。
还需要说明的是,基本信息包括性别、年龄和体重等。
再次需要说明的是,将肺部肿瘤患者对应的肺部CT图像进行去噪处理,进而通过设定的灰度值阈值将肺部CT图像灰度值分成多个区域,其中灰度值在阈值以上的区域标记为肿瘤区域,以此方式从肺部肿瘤患者对应的肺部CT图像中获取肺部肿瘤区域对应的CT图像。
轮廓分析模块,用于在肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的CT图像中获取肺部肿瘤区域的轮廓边缘线,进而在肺部肿瘤区域的轮廓边缘线上布设各采集点,由此计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的边缘圆滑度,记为α;
在一个具体的实施例中,计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的边缘圆滑度,具体计算过程如下:从肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的CT图像中获取肺部肿瘤区域轮廓边缘线上各采集点对的位置,进而导入设定的平面直角坐标系中,得到各采集点对应的位置坐标,记为(x
依据计算公式
将各采集点对应的倾斜率代入计算公式
需要说明的是,良性的肺部肿瘤在肺部CT图像中呈现出圆形等较为规则,且边缘较为光滑,而有恶化的肺部肿瘤在肺部CT图像中呈现出凹凸不平的形状,且边缘向外扩张,当边缘向外扩张时,边缘中各采集点之间的斜率差相差较大且无规则变化,基于上述依据,通过根据肺部肿瘤区域的边界线上各采集点的斜率,对肺部肿瘤区域的边缘圆滑度分析。
区域分析模块,用于在肺部肿瘤患者对应的肺部肿瘤区域中均匀布设各检测点,由此提取肺部肿瘤患者的肺部肿瘤区域中各检测点对应的灰度值,进而计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的对比度评估系数,记为
在一个具体的实施例中,计算肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的对比度评估系数,具体计算过程如下:在肺部肿瘤患者对应的肺部CT图像中提取肺部肿瘤患者对应的非肺部肿瘤区域对应的CT图像,并在非肺部肿瘤区域布设若干参考点,进而从非肺部肿瘤区域对应的CT图像中获取各参考点对应的灰度值,通过求和与均值计算,得到非肺部肿瘤区域中参考点的平均灰度值,并作为肺部肿瘤患者对应的肺部参考灰度值,记为R;
将肺部肿瘤患者的肺部肿瘤区域中各检测点对应的灰度值记为R
需要说明的是,良性的肺部肿瘤在肺部CT图像中具有较高的对比度,即肿瘤区域的灰度值与正常肺部区域的灰度值之差较大,且肿瘤区域中灰度值之间变化差异较小,而恶性肿瘤在肺部CT图像中具有较低的对比度,即肿瘤区域的灰度值与正常肺部区域的灰度值之差较小,且肿瘤区域中灰度值之间变化差异较大,基于上述依据,通过根据肿瘤区域中各检测点的灰度值之差和肿瘤区域中各检测点与肺部参考灰度值之差,对肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的对比度评估系数进行分析。
参考分析模块,用于从医院管理数据库中获取各历史肺部肿瘤患者对应的基本信息、患病信息和肺部CT图像,进而筛选出肺部肿瘤患者对应的各参考肺部肿瘤患者;
上述中,所述患病信息包括肺部肿瘤区域对应的位置、面积、轮廓、边缘圆滑度、对比度评估系数和特征值。
在一个具体的实施例中,筛选出肺部肿瘤患者对应的各参考肺部肿瘤患者,具体构建过程如下:将肺部肿瘤患者对应的基本信息与各历史肺部肿瘤患者对应的基本信息进行对比,若肺部肿瘤患者对应的基本信息与某历史肺部肿瘤患者对应的基本信息相同,则将该历史肺部肿瘤患者作为参考历史肺部肿瘤患者,以此方式得到各参考历史肺部肿瘤患者;
将肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域对应的位置和面积分别与各参考历史肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域的位置和面积进行对应对比,若某参考历史肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域的位置和面积分别与肺部肿瘤患者肺部肿瘤区域对应的位置和面积对应相同,则将该参考历史肺部肿瘤患者作为肺部肿瘤患者对应的参考肺部肿瘤患者,以此方式得到肺部肿瘤患者对应的各参考肺部肿瘤患者。
对比分析模块,用于从肺部肿瘤患者对应各参考肺部肿瘤患者的患病信息中提取各参考肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的轮廓、边缘圆滑度、对比度评估系数和特征值,进而分析肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的参考特征值;
在一个具体的实施例中,分析肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的参考特征值,具体分析过程如下:将各参考肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的轮廓与肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域轮廓进行对比,得到各参考肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域与肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域相同轮廓面积,记为S
依据计算公式
病情分析模块,用于根据肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的参考特征值、边缘圆滑度和对比度评估系数,对肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值进行分析;
在一个具体的实施例中,对肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值进行分析,具体分析过程如下:
将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的边缘圆滑度α和对比度评估系数
将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征评估系数与设定的各特征评估系数对应的目标特征值进行对比,若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征评估系数与某特征评估系数相等,则将该特征评估系数对应的目标特征值作为肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值;
基于肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值,分析得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值。
在另一个具体的实施例中,分析得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值,具体分析过程如下:将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值进行相互对比,若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值相等,则将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值作为肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值;
若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值不相等,则将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值通过差值计算得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差,进而将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差与预设的参考特征值差进行对比;
若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差小于或者等于预设的参考特征值差,则将肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值和参考特征值通过均值计算,得到肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的平均特征值,并作为肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值;
若肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的特征值差大于预设的参考特征值差,则通过计算公式
显示终端,用于显示肺部肿瘤患者对应肿瘤区域的特征值。
所述医院管理数据库用于存储肺部肿瘤患者对应的基本信息和肺部CT图像,存储各历史肺部肿瘤患者对应的基本信息、患病信息和肺部CT图像。
本发明实施例通过对肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的CT图像进行提取,进而分析肺部肿瘤区域边缘的边缘圆滑度和对比度评估系数,从而根据各参考肺部患者的病情信息,分析肺部肿瘤患者对应的参考特征值,并分析肺部肿瘤患者对应肺部肿瘤区域的目标特征值,由此确认肺部肿瘤患者对应的特征值,解决了传统技术通过医生自身经验对患者的肺部CT图像进行分析的问题,实现了根据肺部CT图像对肺部肿瘤情况的智能化和自动化的分析,有效的降低医生的工作负担,保障了分析结果的一致性和准确性,为后续患者的治疗提供有效的参考。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
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