[发明专利]一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法及存储介质

权利要求书

1.一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，包括：

步骤101、获取用户的医疗图像信息作为第一图像；

步骤102、对所述第一图像进行预处理得到第二图像；

步骤103、提取所述第二图像的感兴趣区域图像得到第三图像，并将所述第三图像作为测试集；

其特征在于，还包括：

步骤104、通过SVM分类器算法对所述测试集进行相似度识别，取所有分类器中相似度最高的分类器所对应的结果作为最终结果；

步骤105、根据所述最终结果与科室数据库进行匹配，得到用户所需要前往的科室，告知用户前往；

其中，上述步骤102中的预处理操作具体包括以下：

步骤701、将第一图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间的图像，其中取30＜H＜70，S＞35，V＞90，并获取所述HSV颜色空间的图像的掩膜图像；

步骤702、对掩膜图像进行按位与操作得到第四图像；

步骤703、对第四图像的掩膜图像进行图像的闭操作后再进行图像的开操作得到第五图像；

步骤704、对第五图像进行倾斜矫正处理得到第二图像；

上述步骤704的倾斜矫正操作具体包括如下：

步骤801、通过Canny算子对第五图像进行边缘检测得到第五图像的轮廓图像；

步骤802、将一副空白图像作为背景，通过霍夫变换找到构成第五图像的轮廓图像的4条直线；

步骤803、通过寻找角点操作找到构成第五图像的轮廓图像的四个角点，将其设为X[[x0,y0],[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]]；

步骤804、对四个角点进行重新构建得到新的四个角点Y[[x0,y1],[x3,y1],[x0,y2],[x3,y2]]，并根据新的四个角点，将变换后的点两两垂直，得到倾斜矫正后的轮廓图像，进而得到第五图像的矫正图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，其特征在于，上述步骤104中还包括，判断所有分类器得出的最高相似度的值是否大于第一阈值，若是，则判断该值为有效值，并将相似度最高的分类器所对应的结果作为最终结果；若否，则判断该值不是有效值，告知用户前往咨询点进行人工咨询。

3.根据权利要求1所述的一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，其特征在于，上述步骤105中的SVM分类器算法具体包括以下：

步骤301、采集有可能出现的症状的图像制作训练集，每一种症状的多个图像组成一个训练集；

步骤302、对每一个训练集中的图像进行训练，并将训练后的模型自动生成训练模型.xml文件；

步骤303、读取训练模型.xml文件，并对测试集按照训练好的模型进行识别，得到响应的识别结果。

4.根据权利要求3所述的一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，其特征在于，上述步骤301中的每一个训练集的图像至少为100个。

5.根据权利要求3所述的一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，其特征在于，所述有可能出现的症状的图像具体为医生确定的症状的图像，所述每一种症状的多个图像具体为医生已经能够根据该图像进行确诊的图像。

6.根据权利要求1所述的一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，其特征在于，上述步骤105所述的科室数据库具体通过以下规则进行构建：

以每一个科室作为列表，以对应科室所处理的症状类型作为表中的关键词进行构建，当检索对应关键词时，会得到相应的表名。

7.根据权利要求1所述的一种基于SVM的医疗图像智能化匹配方法，其特征在于，上述步骤103中的提取感兴趣区域图像的具体操作包括以下：

对第二图像依次进行掩膜操作、二值化处理以及边缘检测操作后得到第六图像，之后截取第六图像得到第六图像的感兴趣区域图像即第三图像。

8.一种计算机可读存储的介质，所述计算机可读存储的介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。