本發明專利技術屬于計算機技術領域，具體涉及醫療圖像評估方法、系統、計算機設備及存儲介質。該方法包括：獲取初始醫療數據，根據時間標簽對醫療圖像集進行排序，得到待識別醫療圖像隊列，輸入到預先訓練好的神經網絡模型進行特征提取處理，輸出病灶特征并確定病灶特征的位置信息，對每個醫療圖像分割得到病灶區域圖像塊，將時間軸上相鄰的病灶區域圖像塊比對，計算得到相鄰病灶區域圖像塊之間的差異區域面積以及差異比率，并繪制病灶隨時間軸變化的趨勢圖。本發明專利技術便于醫生根據趨勢圖判斷病灶的治療療效，根據得到的治療療效評估結果對患者進行針對性治療，也能夠對病灶各個時期的變化情況進行追蹤，以此達到輔助診斷的目的。以此達到輔助診斷的目的。以此達到輔助診斷的目的。
【技術實現步驟摘要】
一種醫療圖像評估方法、系統、計算機設備及存儲介質
[0001]本專利技術屬于計算機
，具體涉及一種醫療圖像評估方法、系統、計算機設備及存儲介質。
技術介紹
[0002]隨著計算機科學和信息技術的飛速發展，醫學影像技術也得到了迅速的發展，各種醫療影像設備不斷涌現。醫學影像技術依賴于醫學影像設備，對人體進行非侵入方式取得內部組織影像的技術與處理方法，醫學影像技術發展至今，除了X 射線以外，還有其他的成像技術，并發展出多種的影像技術應用。目前常用的醫學影像技術包括血管攝影、心血管造影、電腦斷層掃描、乳房攝影術、正子發射斷層掃描、核磁共振成像、醫學超音波檢查等。通過上述的醫療影像設備對患者人體進行掃描，可以綜合患者的多時間點的各種醫療圖像數據對患者進行診斷和治療，為了提高診斷正確率。
[0003]目前，醫療成像作為醫療診斷的重要參考依據被廣泛應用。在對患者人體的內部組織進行影像或成像后，醫生可以根據各種醫療圖像數據進行分析，進而對病灶進行分析及量化評估，最終給出診斷意見。但是，在對患者進行治療過程中，醫生僅能通過根據當前治療圖像數據進行判斷分析當前病灶的情況，無法根據患者的不同時間點的醫療圖像進行綜合分析病灶的診斷效果，無法給出對患者進行診斷和治療的效果變化，例如腫瘤等，缺乏對治療療效的反饋。
技術實現思路
[0004]考慮到上述問題而提出了本專利技術。本專利技術提供了一種醫療圖像評估方法、系統、計算機設備及存儲介質，是基于患者在不同時段的醫療圖像數據對病灶位置進行定位并判定病灶的治療信息，以獲得病灶的治療療效評估結果，及時準確的反饋對患者的治療效果，以便醫生根據醫療圖像數據得到的治療療效評估結果對患者進行針對性治療。
[0005]本專利技術采用以下技術方案實現：一種醫療圖像評估方法，所述方法包括：獲取初始醫療數據，其中，所述初始醫療數據包括同一患者在不同時間段采集的醫療圖像集以及與所述醫療圖像集對應的時間標簽；根據所述時間標簽對所述醫療圖像集進行排序，得到待識別醫療圖像隊列；將待識別醫療圖像隊列輸入到預先訓練好的神經網絡模型進行特征提取處理，輸出所述待識別醫療圖像隊列的病灶特征；將醫療圖像上的病灶特征進行分割處理，得到每個所述醫療圖像對應的病灶區域圖像塊，并計算每個病灶區域圖像塊的大小；根據時間軸將相鄰的醫療圖像的病灶區域圖像塊進行比對，計算得到相鄰病灶區域圖像塊之間的差異區域面積以及差異比率；根據得到的每個病灶區域圖像塊的大小、差異區域面積以及差異比率繪制病灶隨
時間軸變化的趨勢圖。
[0006]進一步地，所述初始醫療數據包括血管攝影、心血管造影、電腦斷層掃描、乳房攝影術、正子發射斷層掃描、核磁共振成像或醫學超音波檢查中一種圖像數據。
[0007]進一步的，神經網絡模型通過以下步驟確定：獲取樣本數據集，樣本數據集包括多個醫療圖像集合，每個醫療圖像集合對應一個患者在不同時間段的至少兩個醫療圖像以及所述醫療圖像對應的病灶特征；將樣本數據集中的多個醫療圖像集合依次輸入到預設的神經網絡模型對所述樣本數據集中的各醫療圖像集合進行訓練，以得到每個醫療圖像中的病灶特征，輸出每張醫療圖像的病灶特征，訓練得到神經網絡模型，在隨機輸入含病灶特征的醫療圖像和不含病灶特征的醫療圖像進行驗證即可。
[0008]進一步的，所述病灶特征在對應的醫療圖像上的位置信息在進行分割，分割出每個所述醫療圖像上的病灶區域圖像塊的方法，包括：獲取包含病灶特征的位置信息的醫療圖像；解析所述病灶特征的位置信息，以獲得病灶特征的像素信息，并根據像素信息確定出所述病灶特征在所述醫療圖像中的待分割區域；根據所述像素信息進行二值化分割處理，分離得到前景區域和背景區域；將分離得到的所述前景區域作為摳圖處理結果，得到病灶區域圖像塊。
[0009]進一步的，相鄰的醫療圖像的病灶區域圖像塊進行比對方法，包括：獲取同一患者的多個不同時間標簽的病灶區域圖像塊，病灶區域圖像塊按照時間軸排序，將相鄰病灶區域圖像塊分為第一圖像塊和第二圖像塊；將第一圖像塊和第二圖像塊進行圖像對齊，以產生重疊圖像信息，并根據第一圖像塊和第二圖像塊的匹配像素點數的差異值分別計算差異比率以及差異區域面積。
[0010]進一步地，在第一時間捕獲的病灶區域圖像塊定位為第一圖像塊，在第二時間捕獲的病灶區域圖像塊定位為第二圖像塊。
[0011]本專利技術還包括一種醫療圖像評估系統，所述醫療圖像評估系統采用上述醫療圖像評估方法獲得病灶隨時間軸變化的趨勢圖；所述醫療圖像評估系統包括數據預處理模塊、特征提取模塊、二值化分割模塊、圖像塊比對模塊和趨勢圖生成模塊。
[0012]所述數據預處理模塊用于對獲取的初始醫療數據按照時間標簽排序以得到待識別醫療圖像隊列。
[0013]所述特征提取模塊用于根據預先訓練好的神經網絡模型對輸入的待識別醫療圖像隊列進行特征提取處理，輸出所述待識別醫療圖像隊列的病灶特征；所述二值化分割模塊用于對獲取的包含病灶特征的待分割的醫療圖像進行人像二值化分割處理，分離得到前景區域和絕對背景區域，以前景區域作為摳圖處理結果，得到病灶區域圖像塊；所述圖像塊比對模塊用于將相鄰時間軸上兩個醫療圖像對應的病灶區域圖像塊進行對齊，產生重疊圖像信息，并根據兩個病灶區域圖像塊的像素點數的差異比率，得到差異比率以及差異區域面積；以及趨勢圖生成模塊，用于根據得到的差異比率以及差異區域面積繪制病灶隨時間軸變化的趨勢圖。
[0014]進一步的，還包括重疊圖像信息模塊，用于將時間軸上相鄰的病灶區域圖像塊對應的第一圖像塊和第二圖像塊進行圖像對齊，以產生重疊圖像信息，并根據第一圖像塊和第二圖像塊的匹配像素點數的差異值分別計算差異比率以及差異區域面積。
[0015]本專利技術還包括一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述處理器加載并執行所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集時實現醫療圖像評估方法的步驟。
[0016]本專利技術還包括一種存儲介質，存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，所述至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集被處理器加載并執行時實現醫療圖像評估方法的步驟。
[0017]本專利技術提供的技術方案，具有如下有益效果：本專利技術提供的技術方案根據同一患者不同時間段的醫療數據，將醫療圖像集按照時間軸排序，對病灶特征提取并在對應的醫療圖像上標記位置信息，通過對病灶特征進行二值化處理，分割出病灶區域圖像塊，將時間軸上相鄰的兩個病灶區域圖像塊之間進行比對，并計算圖像塊差異的基線數據，得到病灶診療指數數據，繪制沿時間軸變化的趨勢圖，以便于醫生根據趨勢圖判斷病灶的治療療效，根據得到的治療療效評估結果對患者進行針對性治療，可使得醫生依據得到的趨勢圖客觀評價一段時間內患者的診斷療效，針對病灶區域是否惡化的情況給出準確分析，適當調整救治方法，進而也能夠對腫瘤等各個時期的變化情況進行追蹤，以此達到輔助診斷的目的。
附圖說明
[0018]附圖用來提供對本專利技術的進一步理解，并且構成說明書的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種醫療圖像評估方法，其特征在于，該醫療圖像評估方法包括：獲取初始醫療數據，其中，所述初始醫療數據包括同一患者在不同時間段采集的醫療圖像集以及與所述醫療圖像集對應的時間標簽；根據所述時間標簽對所述醫療圖像集進行排序，得到待識別醫療圖像隊列；將待識別醫療圖像隊列輸入到預先訓練好的神經網絡模型進行特征提取處理，輸出所述待識別醫療圖像隊列的病灶特征；將醫療圖像上的病灶特征進行分割處理，得到每個所述醫療圖像對應的病灶區域圖像塊，并計算每個病灶區域圖像塊的大小；根據時間軸將相鄰的醫療圖像的病灶區域圖像塊進行比對，計算得到相鄰病灶區域圖像塊之間的差異區域面積以及差異比率；根據得到的每個病灶區域圖像塊的大小、差異區域面積以及差異比率繪制病灶隨時間軸變化的趨勢圖。2.如權利要求1所述的醫療圖像評估方法，其特征在于：所述初始醫療數據包括血管攝影、心血管造影、電腦斷層掃描、乳房攝影術、正子發射斷層掃描、核磁共振成像或醫學超音波檢查中一種圖像數據。3.如權利要求1或2所述的醫療圖像評估方法，其特征在于：所述神經網絡模型通過以下步驟確定：獲取樣本數據集，樣本數據集包括多個醫療圖像集合，每個醫療圖像集合對應一個患者在不同時間段的至少兩個醫療圖像以及所述醫療圖像對應的病灶特征；將樣本數據集中的多個醫療圖像集合依次輸入到預設的神經網絡模型對所述樣本數據集中的各醫療圖像集合進行訓練，以得到每個醫療圖像中的病灶特征，輸出每張醫療圖像的病灶特征，訓練得到神經網絡模型。4.如權利要求1所述的醫療圖像評估方法，其特征在于：病灶特征在對應的醫療圖像上的位置信息在進行分割，分割出每個所述醫療圖像上的病灶區域圖像塊的方法，包括：獲取包含病灶特征的位置信息的醫療圖像；解析所述病灶特征的位置信息，以獲得病灶特征的像素信息，并根據像素信息確定出所述病灶特征在所述醫療圖像中的待分割區域；根據所述像素信息進行二值化分割處理，分離得到前景區域和背景區域；將分離得到的所述前景區域作為摳圖處理結果，得到病灶區域圖像塊。5.如權利要求4所述的醫療圖像評估方法，其特征在于：所述相鄰的醫療圖像的病灶區域圖像塊進行比對方法，包括：獲取同一患者的多個不同時間標簽的病灶區域圖像塊，病灶區域圖像塊按照時間...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐麗珍，
申請(專利權)人：遠云深圳互聯網科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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