[发明专利]在放射图像中检测肺部局部性病变的分割分类方法和系统

权利要求书

1.识别所述胸部放射图像异常的方法，该方法包括以下步骤：接收数字胸部图像；丢弃肺部区域之外的像 素；用各个击破的方法将肺部区域分割成紧密、几何形状且不同的重叠区域；通过使用专门为每个区域开发 的增强技术提高对异常的识别；初步选择在每个区域可疑异常；提取每个区域中图像特征；在每个区域中用 深度学习人工智能分类异常和正常的组织结构；整合来自不同区域的输出；并提供异常的指示。

2.根据权利要求1的方法，其中进一步分割的步骤如下：使用深度学习人工智能提取非遮蔽肺区；并通过 从肺部区域中排除非隐蔽肺区图像的像素获得隐蔽肺区。

3.根据权利要求2的方法，其中所述不同重叠区域包括：隐蔽肺区域；锁骨区域；周围型肺边缘区域；周围型 肺中心区域；肺门区域；和隔膜区域。

4.根据权利要求3的方法，其中所述锁骨区域包括从非遮蔽肺区的左/右边的顶部延伸并覆盖区域，包括 上述非隐蔽肺区域左右部分垂直向下的规定部分。

5.根据权利要求3的方法，其中所述隐蔽肺的区域包括脊柱，心脏和纵隔。

6.根据权利要求3的方法，其中所述周围型肺边缘区域获取方法：采用图像处理的方法，包括用形态学处 理沿肋骨轮廓的1个结构要素。

7.根据权利要求6的方法，其中，所述形态处理包括侵蚀。

8.根据权利要求3的方法，其中所述周围型肺中央区域的获取方法：采用图像处理的方法，包括形态学处 理沿肋骨轮廓的2个结构要素。

9.根据权利要求8的方法，其中，所述形态处理包括侵蚀。

10.根据权利要求3的方法，其中所述肺门区域的获取方法：执行图像处理的方法，包括形态学处理沿肋 骨轮廓的2结构要素；采用图像处理的方法，包括形态学处理沿着心脏和脊柱轮廓的结构要素。