一种基于CT图像的健康检测系统及方法与流程

本发明涉及图像识别，具体的是一种基于ct图像的健康检测系统及方法。

背景技术：

1、目前，对于肺部的健康检测，可以通过临床症状、运动、影像学检查等方式检查肺部是否健康。具体内容如下：临床症状：在生活中，如果肺功能正常，一般不会出现咳嗽、咳痰、呼吸不畅等症状，需要注意观察。运动：如果在运动时频繁出现严重的喘气、嘴唇颜色变深、过度疲劳等情况，说明肺功能可能不正常，建议及时检查。影像学检查：可以去医院通过ct、x射线等影像学检查对肺功能做相应的评估，正常与异常的肺部，以及不同类型的肺病检查结果有所不同，可以判断肺部是否健康。

2、针对于影像学检查肺部健康的方法精确度更高，现有技术对于采用ct图像对肺部健康检测时通常采用ct仪器进行检测，然后取片后，通过人工比对的方式对肺部健康状况进行检测评估，比对效率低，且检测结果不够精确。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种基于ct图像的健康检测系统及方法，能够自动根据肺部ct图像及相关数据对肺部健康进行判断并治疗。

2、第一方面，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于ct图像的健康检测系统，包括：

3、图像采集模块：用于采集肺部ct图像以及肺部图像相关数据，将肺部ct图像以及肺部图像相关数据发送至图像处理分析模块，所述肺部图像相关数据包括图像亮度、图像对比度、图像分辨率以及图像帧率；

4、图像处理分析模块：用于对肺部图像相关数据进行标记，利用标记后的肺部图像相关数据进行图像质量综合计算，得出综合图像质量系数，设定图像质量系数阈值，根据综合图像质量系数和图像质量系数阈值的比较结果确定确定对应的肺部ct图像的质量是否符合检测要求，若不符合则发送重新采集信号至图像采集模块进行重新采集，若符合则对肺部ct图像进行预处理，对处理后的肺部ct图像进行特征提取并分类，得到分类后的肺部ct图像，将分类后的肺部ct图像发送至数据提取处理模块，其中，分类后的肺部ct图像包括：左上叶图、左下叶图、右上叶图、右中叶图及右下叶图；

5、数据提取处理模块：用于对分类后的肺部ct图像提取肺部结构图并获取对应患者的肺部健康指标数据，基于获取得到的肺部结构图以及肺部健康指标数据，进行肺部健康综合计算，得出肺部健康综合指标，其中，所述肺部结构图包括肺窗图和纵隔窗图，所述肺部健康指标数据包括肺活量数据、肺总量数据以及残气量数据；基于计算得出的肺部健康综合指标和划分的五个部分的分类后的肺部ct图像，进行比例赋值，得出肺部整体健康指标，将肺部整体健康指标发送至健康分析模块；

6、健康分析模块：用于将肺部整体健康指标输入至预先建立的肺部健康评估模型内，输出得到肺部健康评估结果；将肺部健康评估结果发送至执行模块；

7、执行模块：用于对肺部健康评估结果进行展示执行，并针对肺部健康评估结果确定治疗方案进行治疗。

8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述图像处理分析模块进行图像质量综合计算的过程包括以下步骤：

9、对肺部图像相关数据进行标记，其中，将图像亮度标记为li，将图像对比度标记为di，将图像分辨率标记为fi，将图像帧率标记为zi；式中，i为图像采集模块采集次数标号，且i＝1、2、3、...、n，n为图像采集模块采集次数总数；

10、图像质量综合计算公式如下：

11、

12、式中，ti为综合图像质量系数，a为图像亮度相关系数，b为图像对比度相关系数，k1为图像分辨率相关系数，k2为图像帧率相关系数，f0为预设标准图像分辨率系数，z0为预设标准图像帧率系数；

13、设定图像质量系数阈值t0

14、若ti≥t0，则对综合图像质量系数所对应的肺部ct图像进行预处理；

15、若ti＜t0，则发送重新采集信号至图像采集模块。

16、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述图像处理分析模块通过对肺部ct图像进行特征提取并分类，根据分类结果对整幅肺部ct图像进行分割，过程如下：

17、对肺部根据位置进行特征提取为通过对肺部内部结构位置进行分类提取，其中，基于肺部内部结构所提取的特征包括：

18、肺部左上叶特征，肺部左下叶特征，肺部右上叶特征，肺部右中叶特征以及肺部右下叶特征；

19、根据肺部内部结构所提取的特征对肺部ct图像进行分类，得到分类后的肺部ct图像。

20、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述数据提取处理模块对肺部健康指标数据进行数据标识，其中，将肺活量数据标记为hj，将肺总量数据标记为sj，将残气量数据标记为cj，其中，j为数据提取处理模块的采集次数标号，且j＝1、2、3、...、m，m为数据提取处理模块的采集次数总数；

21、对肺部结构图的肺窗图和纵隔窗图进行比例特征系数提取，得出肺窗图比例系数和纵膈窗图比例系数；

22、利用公式

23、式中，kj为肺部健康综合指标，t1和t2均为预设比例系数；p1为肺窗图比例系数，p2为纵膈窗图比例系数。

24、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述数据提取处理模块比例赋值的计算过程如下：

25、

26、式中，krj为肺部整体健康指标，q1为左上叶比例赋值系数、q2为左下叶比例赋值系数，q3为右上叶比例赋值系数，q4为右中叶比例赋值系数，q5为右下叶比例赋值系数。

27、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述健康分析模块基于人工智能模型建立肺部健康评估模型的过程如下：

28、通过控制中心内部的服务器获取预设的标准肺部健康指标数据和肺部结构相关数据，其中，所述标准肺部健康指标数据包括标准肺活量数据、标准肺总量数据以及标准残气量数据；

29、通过预设的标准肺部健康指标数据以及肺部结构相关数据，对人工智能模型进行训练，获取并存储得到肺部健康评估模型。

30、第二方面，为了达到上述目的，本发明公开了一种基于ct图像的健康检测方法，方法包括以下步骤：

31、获取肺部ct图像以及肺部图像相关数据，对肺部图像相关数据进行标记，利用标记后的肺部图像相关数据进行图像质量综合计算，得出综合图像质量系数，其中，所述肺部图像相关数据包括图像亮度、图像对比度、图像分辨率以及图像帧率；

32、设定图像质量系数阈值，根据综合图像质量系数和图像质量系数阈值的比较结果确定确定对应的肺部ct图像的质量是否符合检测要求，若不符合则重新采集，若符合则对肺部ct图像进行预处理，对处理后的肺部ct图像进行特征提取并分类，得到分类后的肺部ct图像；

33、对分类后的肺部ct图像提取肺部结构图以及获取肺部健康指标数据，基于获取得到的肺部结构图以及肺部健康指标数据，进行肺部健康综合计算，得出肺部健康综合指标，其中，所述肺部结构图包括肺窗图和纵隔窗图，所述肺部健康指标数据包括肺活量数据、肺总量数据以及残气量数据；

34、基于计算得出的肺部健康综合指标，根据划分的五个部分的分类后的肺部ct图像，进行比例赋值，得出肺部整体健康指标，将肺部整体健康指标输入至预先建立的肺部健康评估模型内，输出得到肺部健康评估结果，基于肺部健康评估结果确定治疗方案。

35、在本发明的另一方面，为了达到上述目的，公开了一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，所述存储器中存储有能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了如上所述的一种基于ct图像的健康检测系统。

36、本发明的有益效果：

37、本发明通过图像采集模块采集肺部ct图像以及肺部图像相关数据，然后通过图像处理分析模块对肺部图像相关数据进行图像质量综合计算，得出综合图像质量系数，通过设定阈值与综合图像质量系数比较，根据比较结果确定对应的肺部ct图像的质量是否符合检测要求，对符合的进行处理分类得到分类后的肺部ct图像，数据提取处理模块对分类后的肺部ct图像提取肺部结构图并获取肺部健康指标数据，进行肺部健康综合计算，得出肺部健康综合指标，基于计算得出的肺部健康综合指标进行比例赋值，得出肺部整体健康指标，将肺部整体健康指标输入至预先建立的肺部健康评估模型内，输出得到肺部健康评估结果，并针对肺部健康评估结果确定治疗方案，实现了能够自动根据肺部ct图像及相关数据对肺部健康进行判断并治疗的功能。