醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，包括如下步驟：(1)采集動態(tài)實時醫(yī)療影像；(2)在屏幕顯示動態(tài)實時醫(yī)療影像，并標示特征區(qū)。本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，能夠?qū)崿F(xiàn)自動實時捕獲特征區(qū)(病灶區(qū)、病灶疑似區(qū)、重點觀察區(qū))，標示相應(yīng)局部區(qū)域，輔助醫(yī)生人眼分辨，節(jié)省了找尋時間，大大提高了手術(shù)的效率。
【專利說明】醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種外科醫(yī)學用于人體內(nèi)部檢查診斷與治療的醫(yī)療影像分析方法，具體設(shè)計一種醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法。

【背景技術(shù)】
[0002]內(nèi)窺鏡、超聲儀和CT等設(shè)備是常見的醫(yī)療設(shè)備，其輸出的醫(yī)療影像能夠方便醫(yī)生觀測患者的非可視區(qū)影像(例如胃、小腸、腹部、腦部、肺、腎等器官)，但現(xiàn)有醫(yī)療影像的分析處理過程一般都是在后端對圖片操作的，并非實時的，如圖1所示，包括如下步驟:
[0003](I)采集動態(tài)實時醫(yī)療影像；
[0004](2)在屏幕顯示動態(tài)實時醫(yī)療影像；
[0005](3)分析處理截取的特征圖像。
[0006]上述方法中，醫(yī)生在采集和觀察的過程沒有特征區(qū)域的提示，容易忽視特征區(qū)，并不便于觀察。因此，一種快速有效的能夠?qū)μ卣鲄^(qū)(例如病灶區(qū)、疑似病灶區(qū)、重點觀測對象區(qū))進行自動查找、提取和標示的醫(yī)療影像處理方法就顯得十分必要。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，能夠?qū)崿F(xiàn)自動查找和顯示特征區(qū)，且對于不同特征區(qū)可以用不同顏色的邊框進行標示。
[0008]為了解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，包括如下步驟:
[0009](I)采集動態(tài)實時醫(yī)療影像；
[0010](2)在屏幕顯示動態(tài)實時醫(yī)療影像，并標示特征區(qū)。
[0011]優(yōu)選地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(I)和所述步驟(2)之間同步包括如下步驟:
[0012](21)建立特征數(shù)據(jù)庫；
[0013](22)提取特征區(qū)域；
[0014](23)邊界確認；
[0015](24)特征分類。
[0016]進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(21)建立特征數(shù)據(jù)庫，進一步包括:
[0017](211)輸入病例
[0018](212)分析圖像顏色、結(jié)構(gòu)及紋理特征，對病例進行診斷；
[0019](213)建立分類特征數(shù)據(jù)庫。
[0020]進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(22)提取特征區(qū)域，進一步包括:
[0021](221)將拍攝的圖像分區(qū)，提取各個區(qū)顏色、結(jié)構(gòu)和紋理特征；
[0022](222)與特征數(shù)據(jù)庫進行比對，判斷各個區(qū)是否屬于特征區(qū)域。
[0023]更進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(213)建立分類特征數(shù)據(jù)庫步驟是建立特征光照射下的特征數(shù)據(jù)庫。
[0024]更進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述的特征光為單色光。
[0025]更進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述的特征光為紅外光。
[0026]優(yōu)選地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述標示特征區(qū)是指將相同的特征區(qū)域進行合并后標示。
[0027]進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述標示特征區(qū)是指用不同顏色的邊框線標示不同種類的特征區(qū)域。
[0028]進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述標示特征區(qū)是指用不同顏色的邊框線標示嚴重程度不同的特征區(qū)。
[0029]優(yōu)選地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述特征區(qū)為病灶區(qū)、疑似病灶區(qū)或被觀察對象區(qū)。
[0030]本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，能夠?qū)崿F(xiàn)自動實時捕獲特征區(qū)(病灶區(qū)、病灶疑似區(qū)、重點觀察區(qū))，標示相應(yīng)局部區(qū)域，輔助醫(yī)生人眼分辨，節(jié)省了找尋時間，大大提高了手術(shù)的效率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0031]下面結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步詳細說明。
[0032]圖1是現(xiàn)有醫(yī)療影像采集和分析示意圖；
[0033]圖2是本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法的示意圖；
[0034]圖3是本發(fā)明建立特征數(shù)據(jù)庫的示意圖；
[0035]圖4是本發(fā)明標示病灶或疑似病灶的區(qū)域的一個示意圖；
[0036]圖5是本發(fā)明標示病灶或疑似病灶的區(qū)域的另一個示意圖；
[0037]圖6是本發(fā)明標示病灶或疑似病灶的區(qū)域的再一個示意圖。

【具體實施方式】
[0038]本發(fā)明醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，包括如下步驟:
[0039](I)采集動態(tài)實時醫(yī)療影像；
[0040](2)在屏幕顯示動態(tài)實時醫(yī)療影像，并標示特征區(qū)(所述特征區(qū)根據(jù)需要可以設(shè)定為病灶區(qū)、疑似病灶區(qū)或被觀察對象區(qū))。
[0041]優(yōu)選地，如圖2所示，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟
(I)和所述步驟(2)之間同步包括如下步驟:
[0042](21)建立特征數(shù)據(jù)庫；
[0043](22)提取特征區(qū)域；
[0044](23)邊界確認；
[0045](24)特征分類。
[0046]如圖3所示，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(21)建立特征數(shù)據(jù)庫，進一步包括:
[0047](211)輸入病例
[0048](212)分析圖像顏色、結(jié)構(gòu)及紋理特征，對病例進行診斷；
[0049](213)建立分類特征數(shù)據(jù)庫。
[0050]進一步地，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(22)提取特征區(qū)域，進一步包括:
[0051](221)將拍攝的圖像分區(qū)，提取各個區(qū)顏色、結(jié)構(gòu)和紋理特征；
[0052](222)與特征數(shù)據(jù)庫進行比對，判斷各個區(qū)是否屬于特征區(qū)域。
[0053]上述步驟(222)的此對與現(xiàn)有技術(shù)中對靜態(tài)圖像的分析處理方法相同，可以根據(jù)顏色、結(jié)構(gòu)及紋理特征辨別是非屬于特征區(qū)，現(xiàn)有關(guān)于圖像處理方法的算法及技術(shù)很多，本申請不做展開。
[0054]本發(fā)明一個實施例是拍攝胃部影像，其中可以在動態(tài)實時影像中自動標不胃潰瘍的區(qū)域，便于醫(yī)生觀察。
[0055]如圖4所示，計算一個區(qū)Al及與該區(qū)臨近的上下左右四個區(qū)的顏色的平均值，判斷該中心區(qū)Al的顏色平均值與臨近四個區(qū)顏色的平均值差是否大于設(shè)定值(該設(shè)定值的大小根據(jù)不同病灶與正常區(qū)顏色的偏差值設(shè)定)，從而也可以判斷區(qū)Al是否為特征區(qū)。例如圖中區(qū)Al為一個炎癥區(qū)域，其與相鄰近的上下左右區(qū)域的差值均超出設(shè)定值，則將區(qū)Al的各個邊界值用框線進行標注，從而可以輔助醫(yī)生提示該區(qū)域為值得關(guān)注的病灶區(qū)域。
[0056]為了辨識一些復雜的病灶，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述步驟(213)建立分類特征數(shù)據(jù)庫步驟可以是建立特征光照射下的特征數(shù)據(jù)庫。所述的特征光為單色光，或紅外光。在特征光下一些復雜的病灶會有特定的表現(xiàn)，且特征光拍攝還可以辨識出病灶的深度(嚴重程度)。相鄰近的特征區(qū)域在標示前可以先進行合并，然后再確定合并后區(qū)域整體的邊界，進行標示。如圖5所示，區(qū)A2炎癥區(qū)域是由4塊小分區(qū)組成的，相互臨近，所以進行合并后用整個區(qū)域的邊框進行提示，可以輔助醫(yī)生對該病灶區(qū)域進行觀察。
[0057]本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，所述標示特征區(qū)可以用不同顏色的邊框線標示不同種類的特征區(qū)域(例如糜爛、潰瘍、出血、息肉、腫瘤等等)，也可以用不同顏色的邊框線標示嚴重程度不同的特征區(qū)(例如采用不同顏色的框線標示糜爛程度輕度、中度及重度)。如圖6所示，是一個包含多種病灶(區(qū)A3、區(qū)A4和區(qū)A5)的示意圖，不同填充色表示不同種類的病灶(或者不同程度的病灶)，可以用不同顏色的外框?qū)^(qū)域進行標示，便于醫(yī)生分類觀察。
[0058]綜上所述，本發(fā)明的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，能夠?qū)崿F(xiàn)自動實時捕獲特征區(qū)，標示相應(yīng)局部區(qū)域，節(jié)省了找尋時間，大大提高了手術(shù)的效率。
[0059]以上所述均為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并不用于限制本發(fā)明，對本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，所做的任何修改和等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，包括如下步驟: (1)采集動態(tài)實時醫(yī)療影像； (2)在屏幕顯示動態(tài)實時醫(yī)療影像，并標示特征區(qū)。
2.如權(quán)利要求1所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述步驟(I)和所述步驟(2)之間同步包括如下步驟: (21)建立特征數(shù)據(jù)庫； (22)提取特征區(qū)域； (23)邊界確認； (24)特征分類。
3.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述步驟(21)建立特征數(shù)據(jù)庫，進一步包括: (211)輸入病例 (212)分析圖像顏色、結(jié)構(gòu)及紋理特征，對病例進行診斷； (213)建立分類特征數(shù)據(jù)庫。
4.如權(quán)利要求3所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述步驟(22)提取特征區(qū)域，進一步包括: (221)將拍攝的圖像分區(qū)，提取各個區(qū)顏色、結(jié)構(gòu)和紋理特征； (222)與特征數(shù)據(jù)庫進行比對，判斷各個區(qū)是否屬于特征區(qū)域。
5.如權(quán)利要求3所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述步驟(213)建立分類特征數(shù)據(jù)庫步驟是建立特征光照射下的特征數(shù)據(jù)庫。
6.如權(quán)利要求6所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述的特征光為單色光。
7.如權(quán)利要求6所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述的特征光為紅外光。
8.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述標示特征區(qū)是指將相同的特征區(qū)域進行合并后標示。
9.如權(quán)利要求9所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述標示特征區(qū)是指用不同顏色的邊框線標示不同種類的特征區(qū)域。
10.如權(quán)利要求9所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述標示特征區(qū)是指用不同顏色的邊框線標示嚴重程度不同的特征區(qū)。
11.如權(quán)利要求2所述的醫(yī)療影像特征區(qū)域?qū)崟r提取和標示方法，其特征在于，所述特征區(qū)為病灶區(qū)、疑似病灶區(qū)或被觀察對象區(qū)。
【文檔編號】G06F17/30GK104331694SQ201410141497
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2014年4月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月2日
【發(fā)明者】錢大宏 申請人:上海齊正微電子有限公司