檢索醫(yī)學圖像的方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及檢索醫(yī)學圖像的方法。
【背景技術】
[0002]對患者的診斷可基于患者的醫(yī)學圖像。醫(yī)學圖像可以用特殊的醫(yī)學裝置，例如X射線或磁共振裝置，或用標準的照相機來攝制。醫(yī)生分析醫(yī)學圖像并最終作出診斷。如果醫(yī)生對他的決定沒有把握，則可將所述患者的圖像與通常具有同樣診斷的不同患者所產生的參考醫(yī)學圖像進行比較。如果參考醫(yī)學圖像和患者的醫(yī)學圖像可以比擬，即兩個醫(yī)學圖像例如都顯示了所述診斷所特有的類似的或可比較的異常，則醫(yī)生就可確定他的診斷很可能是正確的。醫(yī)生必需事先知道有關的診斷。所以，如果醫(yī)生對他的診斷沒有把握，或根本不知道作何診斷，那么他就不容易找到與患者的醫(yī)學圖像相匹配的參考醫(yī)學圖像。

【發(fā)明內容】

[0003]本發(fā)明為了解決現(xiàn)有技術的問題，提供了應用到第一醫(yī)學圖像上的檢索醫(yī)學圖像的方法。
[0004]具體技術方案如下:檢索醫(yī)學圖像的方法，所述方法包括以下步驟:將圖像處理算法應用于第一醫(yī)學圖像，獲得第一處理結果；將所述圖像處理算法應用于存儲在數(shù)據(jù)庫中一組醫(yī)學圖像中的每個醫(yī)學圖像，獲得第二處理結果，所述一組醫(yī)學圖像不含有所述第一醫(yī)學圖像；將所述第一處理結果和每個所述第二處理結果進行比較；以及從所述數(shù)據(jù)庫檢索第二醫(yī)學圖像，即，所述一組醫(yī)學圖像中具有可與所述第一處理結果相比較的第二處理結果的圖像。
[0005]作為優(yōu)選方案，所述方法包括以下步驟:將圖像處理算法應用于第一醫(yī)學圖像，獲得第一處理結果；將所述第一處理結果和存儲在數(shù)據(jù)庫中的多個第二處理結果進行比較，每個第二處理結果是將所述圖像處理算法應用于多個醫(yī)學圖像中每個醫(yī)學圖像的結果，所述多個醫(yī)學圖像存儲在所述數(shù)據(jù)庫中并且不包括所述第一醫(yī)學圖像；在所述多個醫(yī)學圖像中確定具有與所述第一處理結果可相比較的第二處理結果的第二醫(yī)學圖像；以及從所述數(shù)據(jù)庫中檢索所述第二醫(yī)學圖像。
[0006]作為優(yōu)選方案，包括在從所述數(shù)據(jù)庫中檢索所述第二醫(yī)學圖像之后的以下步驟:顯示所述第二醫(yī)學圖像及其第二處理結果。
[0007]作為優(yōu)選方案，數(shù)據(jù)庫中檢索所述第二醫(yī)學圖像之后的以下步驟:顯示所述第一處理結果。
[0008]作為優(yōu)選方案，數(shù)據(jù)庫中檢索所述第二醫(yī)學圖像之后的以下步驟:顯示所述第二醫(yī)學圖像及其第二處理結果，并顯示所述第一處理結果。
[0009]作為優(yōu)選方案，包括在從所述數(shù)據(jù)庫中檢索所述第二醫(yī)學圖像之后的以下步驟:顯示所述第二醫(yī)學圖像及與所述第二醫(yī)學圖像相關聯(lián)的診斷信息，所述信息和所述第二醫(yī)學圖像一起存儲在所述數(shù)據(jù)庫中。
[0010]作為優(yōu)選方案，包括在將所述圖像處理算法應用于所述第一醫(yī)學圖像之前的以下步驟:在所述第一醫(yī)學圖像中確定所關注的區(qū)域；以及其中將所述圖像處理算法應用于所述第一醫(yī)學圖像的步驟包括將所述圖像處理算法應用于所述第一醫(yī)學圖像中的所述關注區(qū)域。
[0011]本發(fā)明的技術效果:本發(fā)明的用于檢索醫(yī)學圖像的方法來實現(xiàn)的，將圖像處理算法應用到第一醫(yī)學圖像上，并將同樣的圖像處理算法應用到數(shù)據(jù)庫中存儲的一組醫(yī)學圖像的每個圖像上；把對第一醫(yī)學圖像應用圖像處理算法的結果和對所述一組醫(yī)學圖像的每個圖像應用圖像處理算法的結果進行比較；以及從數(shù)據(jù)庫檢索第二醫(yī)學圖像。第二醫(yī)學圖像屬于所述一組醫(yī)學圖像，并且對第二醫(yī)學圖像應用圖像處理算法的結果是可以與對第一醫(yī)學圖像應用圖像處理算法的結果相比較的。
【附圖說明】
[0012]圖1示出圖解說明本發(fā)明的檢索醫(yī)學圖像的方法示意圖。
[0013]圖2示出檢索醫(yī)學圖像的方法數(shù)據(jù)庫的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0014]下面結合附圖對本發(fā)明做進一步說明。
[0015]圖1和圖2示出，本發(fā)明檢索醫(yī)學圖像的方法。所述系統(tǒng)包括計算機1，它工作連接到數(shù)據(jù)庫2。數(shù)據(jù)庫2可直接連接到計算機1，如圖1所示。但數(shù)據(jù)庫2也可以是計算機1的一部分，或者例如通過諸如互聯(lián)網(wǎng)等信息網(wǎng)絡間接連接到計算機1。數(shù)據(jù)庫2包括具有相關診斷的多個醫(yī)學圖像。計算機1還配置成存儲(至少暫時存儲)醫(yī)學圖像并在連接到計算機1的屏幕上顯示所述圖像。此外，計算機1配置有一個或多個可以應用于所述醫(yī)學圖像的圖像處理算法。所述圖像處理算法設計成識別醫(yī)學圖像的某種圖形。如果醫(yī)學圖像例如是患者眼睛的圖像，則圖像處理算法可設計成檢測眼睛的損傷。典型的損傷是:微動脈瘤(MA)、出血(HAEM)、硬性滲出物加上它們的與顳弓有關的位置(HE)、黃斑病、棉絮狀滲出物(cwA)以及視網(wǎng)膜內的微血管異常(IRMA)。適用的圖像處理算法是圖形識別算法，在本專業(yè)中已眾所周知，不再詳述。數(shù)據(jù)庫2包括多個醫(yī)學圖像。醫(yī)學圖像分類為:“x射線圖像”、“計算機體層X射線圖像”、“磁共振圖像”、“核醫(yī)學圖像”、“超聲圖像”以及可見光圖像。可見光圖像是用適合于醫(yī)學用途的標準照相機攝制的。每類醫(yī)學圖像還可再作細分。不過在圖2中僅詳細示出可見光圖像這一類。在此實例中，可見光圖像又按人體的不同部位再作分類，例如，”眼睛”、”皮膚”、”內部圖像”以及”分子圖像"。每個子類還可再分。為使圖2不要過于繁雜，僅示出眼睛的可見光圖像子類。在此示范實施例中，眼睛的可見光圖像分類為”視網(wǎng)膜”、”眼瞼”、”晶狀體”以及"角膜”。每個這種子類可再分，但在圖2中僅示出視網(wǎng)膜的可見光圖像這一部分。視網(wǎng)膜的可見光圖像分為影響視網(wǎng)膜的不同疾病或異常。在此示范實施例中，視網(wǎng)膜的可見光圖像分類為"手術后"、"視網(wǎng)膜脫落”、”腫瘤”以及”血管疾病"。每個子類可以再分，但在圖2中僅詳細示出視網(wǎng)膜的血管疾病這一部分。血管疾病在此實例中分類為”大動脈瘤”、