[发明专利]一种医学图像胶片排版的方法

权利要求书

1.一种医学图像胶片排版的方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）获取各种检查类型的图像所需要打印的图像序列信息；

2）获取需要打印胶片的行列参数，分别为M行、N列；

3）输入图像并读取图像的序列信息；

4）计算需要打印的胶片张数，分为步骤4a）和步骤4b）：

4a）设定配置条件，筛选出符合打印条件的图像序列数目m；

4b）将m除以M，若余数为0，商即为胶片的张数，否则商加1即为胶片的张数；

5）筛选每个序列需要打印的图像，从而挑选出每行胶片上的图像，包括步骤5a）至步骤5g）：

5a）按顺序循环图像所有序列；

5b）计算该序列的图像数目是否大于胶片的列数，是则转步骤5c），否则转步骤5d）；

5c）通过算法计算不同图片的相似性，来选择图像之间差异性最大的N张图像，并对应填充至胶片的N列中；

5d）挑选该序列的所有图像并填充到胶片对应列中；

5e）确认是否已经循环完成所有序列，是则转步骤5f），否则转步骤5g）；

5f）完成胶片排版布局；

5g）转步骤5a），继续按顺序循环图像所有序列；

6）生成胶片内容供打印。

2.根据权利要求1所述一种医学图像胶片排版的方法，其特征在于，所述步骤1）中获取的图像来自CT检查、MR检查、DR检查、CR检查、MG检查。

3.根据权利要求1所述一种医学图像胶片排版的方法，其特征在于，所述步骤4a）中配置条件为白名单，所述白名单罗列了需要打印的图像序列名称。

4.根据权利要求3所述一种医学图像胶片排版的方法，其特征在于，所述白名单支持模糊匹配。

5.根据权利要求1所述一种医学图像胶片排版的方法，其特征在于，所述步骤5c）中采用的算法为基于无监督机器学习算法，算法步骤包括：

A、输入医学图像，读取各个图像的数据，做归一化处理；

B、设定初始的K值的大小，分为N类；

C、对不同类别的图片分别做训练，分别取出不同类别的最上面一张图片。