[发明专利]深度学习中螺旋变换数据扩增方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种深度学习中螺旋变换数据扩增方法，其特征在于，所述深度学习中螺旋变换数据扩增方法包括：

获取三维图像数据，所述三维图像数据包括至少一种成像参数对应的图像数据；

将所述三维图像数据进行螺旋变换，以转换为原始二维图像；选取感兴趣目标区域中的变换参考点作为螺旋变换中点；根据所述螺旋变换中点到所述感兴趣目标区域边缘的最大距离确定螺旋变换最大半径；结合螺旋变换半径、变换角度和所述螺旋变换中点生成螺旋线，所述螺旋变换半径为所述螺旋变换中点到所述感兴趣目标区域边缘中任一点的距离，处于所述螺旋变换最大半径确定的范围内；其中，所述变换角度包括方位角和高程角，所述结合螺旋变换半径、变换角度和所述螺旋变换中点生成螺旋线的步骤包括：构建所述方位角和高程角的转换关系；结合所述转换关系和螺旋变换半径生成螺旋线；

改变三维图像数据螺旋变换的方式，以转换为扩增二维图像；改变螺旋变换中坐标系位于三维数据中的原点位置进行螺旋变换；改变螺旋变换中坐标轴正方向相对于三维数据的角度和方向进行螺旋变换；将所述三维图像数据进行水平翻转，再进行螺旋变换；将所述三维图像数据进行垂直翻转，再进行螺旋变换；将所述三维图像数据进行放大、缩小或拉伸，再进行螺旋变换；改变所述三维图像数据的颜色饱和度、对比度、亮度，再进行螺旋变换；

将所述原始二维图像和所述扩增二维图像进行数据整合后组成二维图像集。

2.根据权利要求1所述的深度学习中螺旋变换数据扩增方法，其特征在于，

所述三维图像数据包括磁共振影像，所述磁共振影像呈现有感兴趣目标区域。

3.根据权利要求1所述的深度学习中螺旋变换数据扩增方法，其特征在于，所述构建所述方位角和高程角的转换关系的步骤包括：

通过所述方位角和高程角在取值范围内均匀变化构建所述转换关系；或

通过令采样点的面密度和体密度相等构建所述转换关系；或

通过指定的预设采样点分布规则构建所述转换关系。

4.根据权利要求1所述的深度学习中螺旋变换数据扩增方法，其特征在于，在所述结合螺旋变换半径、变换角度和所述螺旋变换中点生成螺旋线的步骤之后，将所述三维图像数据进行螺旋变换，以转换为原始二维图像的步骤还包括：

在所述三维图像数据中对应确定所述螺旋线上所有点的位置坐标；

根据所述位置坐标计算所述螺旋线上所有点的灰度值，将所述灰度值填充到二维矩阵中，以得到螺旋变换展开的二维图像。

5.一种深度学习中螺旋变换数据扩增系统，其特征在于，所述深度学习中螺旋变换数据扩增系统包括：

数据获取模块，用于获取三维图像数据，所述三维图像数据包括至少一种成像参数对应的图像数据；

第一变换模块，用于将所述三维图像数据进行螺旋变换，以转换为原始二维图像；选取感兴趣目标区域中的变换参考点作为螺旋变换中点；根据所述螺旋变换中点到所述感兴趣目标区域边缘的最大距离确定螺旋变换最大半径；结合螺旋变换半径、变换角度和所述螺旋变换中点生成螺旋线，所述螺旋变换半径为所述螺旋变换中点到所述感兴趣目标区域边缘中任一点的距离，处于所述螺旋变换最大半径确定的范围内；其中，所述变换角度包括方位角和高程角，所述结合螺旋变换半径、变换角度和所述螺旋变换中点生成螺旋线的步骤包括：构建所述方位角和高程角的转换关系；结合所述转换关系和螺旋变换半径生成螺旋线；

第二变换模块，用于改变三维图像数据螺旋变换的方式，以转换为扩增二维图像；改变螺旋变换中坐标系位于三维数据中的原点位置进行螺旋变换；改变螺旋变换中坐标轴正方向相对于三维数据的角度和方向进行螺旋变换；将所述三维图像数据进行水平翻转，再进行螺旋变换；将所述三维图像数据进行垂直翻转，再进行螺旋变换；将所述三维图像数据进行放大、缩小或拉伸，再进行螺旋变换；改变所述三维图像数据的颜色饱和度、对比度、亮度，再进行螺旋变换；

数据整合模块，用于将所述原始二维图像和所述扩增二维图像进行数据整合后组成二维图像集。

6.一种介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的深度学习中螺旋变换数据扩增方法。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述计算机设备执行如权利要求1至4中任一项所述的深度学习中螺旋变换数据扩增方法。