[发明专利]病灶区域标注方法、装置、计算机系统及可读存储介质

说明书

本发明公开了病灶区域标注方法、装置、计算机系统及可读存储介质，基于人工智能，包括以下步骤：接收病例图像，对病例图像进行灰度化处理生成加工图像，并输出至客户端；接收标定信息，根据标定信息对加工图像进行标定以生成标定图像，并输出至客户端；接收过滤阈值，根据过滤阈值对标定图像进行过滤处理以生成过滤图像并输出至客户端；接收种子坐标数据和相似阈值，根据种子坐标数据和相似阈值对过滤图像进行区域生长处理以生成具有闭合线条的种子图像，并输出至客户端。本发明实现了自动识别病灶区域，并生成描绘病灶区域轮廓的闭合线条的技术效果，不仅提高了病灶区域识别的效率，还提高了识别的准确度。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及病灶区域标注方法、装置、计算机系统及可读存储介质。

背景技术

乳腺癌是女性最为高发的恶性肿瘤之一，在检查及治疗方面，利用影像学的手段，对乳腺癌进行临床诊断比较普遍，例如乳腺超声、钼靶CR等手段均取得较为良好的诊断效果。

然而当前对乳腺病灶的标注通常采用手工标注的方式完成，这种方式不仅标注效率低，时间长，而且准确度也会因标注者的经验而不同，导致病灶标注质量参差不齐。尤其是对于微小的钙化点，现有方法难以精准快速的进行标注。

发明内容

本发明的目的是提供一种病灶区域标注方法、装置、计算机系统及可读存储介质，用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种病灶区域标注方法，包括以下步骤：

S1：接收病例图像，对所述病例图像进行灰度化处理生成加工图像，并输出至客户端；

S2：接收由客户端对所述加工图像的标定信息，根据所述标定信息对所述加工图像进行标定以生成标定图像，并输出至客户端；

S3：接收由所述客户端对所述标定图像的过滤阈值，根据所述过滤阈值对所述标定图像进行过滤处理以生成过滤图像，并输出至客户端；

S4：接收客户端根据所述过滤图像所输出的种子坐标数据和相似阈值，根据所述种子坐标数据和相似阈值对所述过滤图像进行区域生长处理以生成具有闭合线条的种子图像，并输出至客户端。

上述方案中，所述S1中，对所述病例图像进行灰度化处理获得加工图像包括以下步骤：

S11：提取所述病例图像中的像素的RGB分量；

S12：按照灰度转换方法计算所述RGB分量，以获得灰度值；

S13：将所述灰度值加载在所述像素上，并将所述像素的RGB分量变为0后，获得加工像素；将所述加工像素储存在加工堆栈中；

S14：按照所述S11-S13的方法获得病例图像中每一像素的加工像素，并将其储存在加工堆栈中；

S15：通过所述加工堆栈中的加工像素生成加工图像并输出至客户端。

上述方案中，所述S2包括以下步骤：

S21：接收在所述图像上圈定标定区域后所生成的标定信息；所述标定信息为坐标集；

S22：提取所述加工堆栈中各加工像素的坐标，将坐标位于所述标定信息内的加工像素设为标定像素；

S23：创建标定堆栈和色彩参数，将所述标定像素储存在所述标定堆栈中；

S24：所述标定图像中所有标定像素的RGB分量根据所述色彩参数赋值；

S25：通过所述加工堆栈中的加工像素和标定堆栈中的标定像素生成标定图像，并输出至客户端。

上述方案中，所述过滤阈值包括阈值上限和阈值下限，所述根据所述过滤阈值对所述标定图像进行过滤处理并将其输出至客户端以生成过滤图像包括以下步骤：