科创中国
医学图像分类方法和系统
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-05-22 12:05:13
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-06-02 10:30:37
本发明提供一种医学图像分类方法和系统，其方法包括：获取图像模板；分割所述图像模板中组织位置对称分布的两个感兴趣区域，获取所述两个感兴趣区域的标准图谱；将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到图像样本总库中的每个第一图像上；基于配准后的标准图谱，分割获取所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域；计算所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域的第一偏侧性向量；利用所述第一偏侧性向量训练图像数据分类器，获取训练后的图像数据分类器。本发明提供了一种可适用于除脑部图像以外的针对医学图像进行分类和处理的方法，特别适用于脑部医学图像的分类，其方法简单、操作简便。
1.一种医学图像分类方法，其包括：获取图像模板；分割所述图像模板中组织位置对称分布的两个感兴趣区域；基于所述两个感兴趣区域，分割获得所述两个感兴趣区域中至少一个子特征区域的图谱；汇总所述两个感兴趣区域中所有子特征区域的图谱，生成所述两个感兴趣区域的标准图谱；将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到图像样本总库中的每个第一图像上；基于配准后的标准图谱，分割获取所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域；针对所述每个第一图像中的所述两个感兴趣区域，分别计算所述两个感兴趣区域内每个子特征区域的体积；根据计算获取的所述每个子特征区域的体积，计算所述两个感兴趣区域中相应子特征区域的体积之差与体积之和的比值；汇总所述两个感兴趣区域中所有子特征区域对应的所述比值，形成第一图像中所述两个感兴趣区域的第一偏侧性向量；利用所述第一偏侧性向量训练图像数据分类器，获取训练后的图像数据分类器；将所述图像模板和所述标准图谱分别配准到待分类图像样本库中的每个第二图像上；基于配准后的标准图谱，分割获取所述每个第二图像中的所述两个感兴趣区域；针对所述每个第二图像中的所述两个感兴趣区域，分别计算所述两个感兴趣区域内每个子特征区
目前，对医学图像进行图像筛选或分类的技术，主要是基于脑部图像上的筛选和 分类领域，而针对脑部图像的筛选和分类方法，通常是基于MRI (磁共振图像)和PET (正电子 发射计算机断层扫描图像）图像，MRI和PET图像分别从结构和功能方面提供了神经病理信 息，将MRI和PET进行信息融合能使计算机辅助诊断得到进一步的提高。基于MRI和PET图像 进行医学图像分类时通常需要比较复杂的预处理步骤。例如，其中一种预处理步骤，即首先 对MRI和PET图像分别进行预处理:将MRI图像分割为灰质、白质和脑脊液并配准到一个模板 空间（也称为标准空间），接着计算MRI图像的组织密度图谱;将PET图像配准到相同的模板 空间。然后利用基于体素的形态学分析法找出脑部的显著区域，从MRI图像的显著区域中提 取组织密度值，从PET图像对应区域中提取体素值，把两类信息结合起来作为图像特征，输 入支持向量机(SVM)，从而实现分类。又例如，另一种方法，同样先对MRI和PET图像各自进行 了预处理，把所有MRI和PET图像配准到一个共同的模板空间，然后从MRI和PET图像的整个 脑部区域取得灰度值和体素值，用多核学习方法将两组信息结合同时实现分类。另外，还有 其他方法也使用了多核学习方法进行信息融合，其算法与前一算法的不同之处在于该方法 利用了张量分解算法进行特征提取。
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本发明利用了组织位置对称分布区域的特点获取相应的偏侧性向量，来对图像数 据分类器进行了训练，然后利用训练后的图像数据分类器对医学图像进行分类，其提供了 一种可适用于除脑部图像以外的针对医学图像进行分类和处理的方法，特别适用于脑部医 学图像的分类，其只需要基于磁共振图像，方法简单、操作简便、易于推广。
技术合作
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并 不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保 护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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