本发明涉及肺扫描分析,具体为基于肺扫描数据的重点区域检测模型生成方法及系统。
背景技术:
1、肺部位于胸腔,左右各一个,左肺和心脏位置密切相邻,前后有肋骨保护,左肺分为两叶、右肺有三叶。肺表面覆盖一层软膜称为脏层胸膜,紧贴胸壁一侧称为壁层胸膜,胸膜腔呈负压,当呼吸肌收缩时胸腔扩大、肺扩张吸入新鲜空气,反之呼吸肌舒张时胸腔弹性回缩,呼出废气;在进行肺部检测时,通过肺部的计算机体层成像常规检查技术,不注射对比剂,常规采用螺旋横断扫描,扫描范围为肺尖至较低侧肋膈角下2~3cm,利用x放射线对人体进行照射,从而得到人体器官和组织的一些影像。
2、现有的技术中,在进行肺部检测时,扫描后的医学影像通常都是给医生进行观察判断,通过医生的经验进行问题筛查,现有的能够对肺部影像进行自动筛选的方法中,通常都是基于组织的图像比对的反差进行提取,从而标记出异常区域,但是在自动筛选过程中缺少对于肺部不同区域的划分方法,从而在判断时缺少对于不同区域内的针对性判断,从而会出现自动筛查的误查率高,筛选不够精准的问题。
技术实现思路
1、本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的技术问题之一,通过对现有的数据库内的数据进行分析,能够得到不同人员的肺部检测区域的模型,从而有助于提高自助筛选过程中的区域检测准确性,以解决现有的肺扫描数据的问题自主筛选的针对性不足,筛选的准确率较低的问题。
2、为实现上述目的,本发明第一方面提供一种基于肺扫描数据的重点区域检测模型生成系统,包括扫描数据库、人员划分模块以及重点区域生成模块;所述扫描数据库内存储有若干健康人员的肺扫描数据;
3、所述人员划分模块配置有人员划分提取策略,所述人员划分提取策略包括:根据人员特征进行划分,根据划分后人员特征对应到扫描数据库中,从扫描数据库中获取对应人员特征的肺扫描数据;
4、所述重点区域生成模块包括灰度生成单元、轮廓生成单元以及综合生成单元,所述灰度生成单元用于基于对获取到的肺扫描数据进行分析,生成重点区域的灰度区间,所述轮廓生成单元用于基于对获取到的肺扫描数据进行分析,生成重点区域的轮廓区间,所述综合生成单元用于根据生成的重点区域的灰度区间和轮廓区间进行整合得到重点区域的检测模型。
5、进一步地,所述人员划分提取策略还包括人员划分子策略,所述人员划分子策略包括:将人员特征划分为性别特征、年龄特征以及体重特征,性别特征包括男性和女性;
6、年龄特征包括第一年龄区间,将第一年龄区间按照第一年龄间隔依次划分为若干年龄子区间;
7、体重特征包括第一体重区间,将第一体重区间按照第一体重间隔依次划分为若干体重子区间;
8、按照划分后的性别特征、年龄特征以及体重特征进行组合,得到若干组人员特征组,将若干人员特征组的数量设置为人员划分数量。
9、进一步地,所述人员划分提取策略还包括提取子策略,所述提取子策略包括:根据人员特征组与扫描数据库中的人员特征进行比对,获取能够与人员特征组的人员特征相匹配的数量,设置为可提取数量;
10、获取扫描数据库内的肺扫描数据的数量总数,设置为可提取总数量,将可提取总数量除以人员划分数量得到提取参考数量;
11、将可提取数量与提取参考数量相比得到可提取比例,当可提取比例小于等于第一比例阈值时,将可提取数量对应的人员特征组删除;
12、将进行删除处理后得到的人员特征组设置为人员特征提取组;
13、将第一比例阈值乘以提取参考数量得到最小提取值,将第二比例阈值乘以提取参考数量得到最大提取值,将最小提取值至最大提取值之间的范围设定为提取参考范围;
14、在人员特征组与扫描数据库进行人员特征匹配,根据提取参考范围提取最大数量的肺扫描数据,将每个人员特征组内获取到的肺扫描数据的数量设定为扫描提取数量。
15、进一步地,所述灰度生成单元配置有灰度生成策略,所述灰度生成策略包括:根据人员特征组逐一生成每个组的重点区域灰度模型;
16、从每个人员特征组的肺扫描数据中获取肺扫描图像;
17、将肺扫描图像进行像素比例设定,将设定后的像素比例设置为第一像素比例;
18、设定第一提取圆,从重点区域内随机提取若干数量的第一提取圆,设定为若干提取区域,计算提取区域内的若干像素点的灰度值的平均值,设定为第一提取灰度,求取若干提取区域对应的第一提取灰度的平均值,设定为第一提取参照灰度;
19、求取若干第一提取参照灰度的平均值,设定为第二提取参照灰度;
20、获取若干第一提取参照灰度中的最小值和最大值,分别设定为提取参照最小灰度和提取参照最大灰度,将提取参照最小灰度和提取参照最大灰度之间的区间设定为提取参照灰度区间,将提取参照灰度区间划分为若干提取参照灰度子区间,根据若干提取灰度参照子区间建立分布直方图,将第二提取参照灰度所在的提取参照灰度子区间设定为提取灰度参照区间;
21、将提取灰度参照区间设定为重点区域的灰度区间。
22、进一步地,所述灰度生成策略还包括区域提取子策略,所述区域提取子策略包括:获取重点区域的面积,将重点区域的面积乘以第一提取比例得到第一提取圆的面积,将重点区域的面积除以第一提取圆的面积得到第一参考数量,将第一参考数量乘以第二提取比例得到第一提取数值,将第一提取数值的整数位设定为第一提取参考数量;
23、根据第一提取参考数量在重点区域内提取对应数量的第一提取圆。
24、进一步地,所述轮廓生成单元配置有轮廓生成策略,所述轮廓生成策略包括:根据重点区域的灰度区间将若干肺扫描图像的重点区域进行提取,获取提取后的重点区域的轮廓,设定为提取轮廓;
25、设定重点区域的基础轮廓,将若干提取轮廓与基础轮廓进行比对,得到每个提取轮廓与基础轮廓之间的凸出区域和凹陷区域;
26、将若干提取轮廓与基础轮廓进行重合,将凸出区域相互重合的数量设定为凸出重合数量,将凹陷区域相互重合的数量设定为凹陷重合数量;
27、将凸出重合数量与扫描提取数量相比得到凸出比例,将凹陷重合数量与扫描提取数量相比得到凹陷比例,当凸出比例大于等于第一凸出数量阈值时,对基础轮廓对应的凸出区域进行凸出校正,当凹陷比例大于等于第一凹陷数量阈值时,对基础轮廓对应的凹陷区域进行凹陷校正,将校正后的基础轮廓设定为轮廓参照区域;
28、将轮廓参照区域设定为重点区域的轮廓区间。
29、进一步地,所述轮廓生成策略还包括轮廓校正子策略,所述轮廓校正子策略包括:当凸出比例大于等于第一凸出数量阈值时,将若干凸出区域设定为凸出校正区域;当凹陷比例大于等于第一凹陷数量阈值时,将若干凹陷区域设定为凹陷校正区域;
30、求取若干凸出校正区域的面积的平均值,设定为凸出区域参考面积,将与凸出区域参考面积之间的差值最小的凸出校正区域设定为凸出校正选取区域,将基础轮廓加上凸出校正选取区域进行凸出校正;
31、求取若干凹陷校正区域的面积的平均值,设定为凹陷区域参考面积,将与凹陷区域参考面积之间的差值最小的凹陷校正区域设定为凹陷校正选取区域,将基础轮廓加上凹陷校正选取区域进行凹陷校正。
32、第二方面,本发明还提供一种基于肺扫描数据的重点区域检测模型生成方法,包括:
33、从扫描数据库内获取若干健康人员的肺扫描数据;
34、根据人员特征进行划分,根据划分后人员特征对应到扫描数据库中,从扫描数据库中获取对应人员特征的肺扫描数据;
35、基于对获取到的肺扫描数据进行分析,生成重点区域的灰度区间;
36、基于对获取到的肺扫描数据进行分析,生成重点区域的轮廓区间;
37、根据生成的重点区域的灰度区间和轮廓区间进行整合得到重点区域的检测模型。
38、本发明的有益效果:本发明通过从扫描数据库内获取若干健康人员的肺扫描数据,该方式能够为重点区域检测模型的搭建提供数据基础,根据人员特征进行划分,根据划分后人员特征对应到扫描数据库中,从扫描数据库中获取对应人员特征的肺扫描数据,通过细分人员特征,能够提高数据提取时的细致程度,从而提高不同人群在重点区域比对时的准确性;
39、本发明通过基于对获取到的肺扫描数据进行分析,生成重点区域的灰度区间;基于对获取到的肺扫描数据进行分析,生成重点区域的轮廓区间;根据生成的重点区域的灰度区间和轮廓区间进行整合得到重点区域的检测模型,该设计能够有助于在进行计算机自动筛选过程中,提高肺部区域划分的准确度,能够在肺部出现病灶时,还能够准确的划分肺部的不同区域。
40、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本技术了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。