[发明专利]一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统

权利要求书

1.一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，包括脑部医学影像处理以及脑部医学图像数据挖掘、脑部医学图像预处理和特征子图提取、Le-net网络模型的脑肿瘤识别及肿瘤区域切割和脑部MRI辅助诊断系统；

所述脑部医学影像处理以及脑部医学图像数据挖掘包括脑部医学图像数据挖掘、深度学习、并行挖掘和感兴趣区域ROI提取；

所述脑部医学图像预处理和特征子图提取包括脑部MRI医学图像进行预处理方法和特征子图提取的方法；

所述Le-net网络模型的脑肿瘤识别及肿瘤区域切割包括机器学习算法ANN的脑肿瘤分类、Le-net的神经网络模型设计和mxnet的脑部MRI并行数据挖掘；

所述脑部MRI辅助诊断系统包括辅助诊断系统、系统总体架构和系统功能模块。

2.根据权利要求1所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述深度学习包括卷积神经网络，卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层三种层级结构按照一定的组合顺序堆叠组成。

3.根据权利要求2所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，并行挖掘是将计算机顺序执行的计算任务分成同时执行的几个子任务，以实现完成计算任务，可集中业务逻辑的开发，将程序在分布式的环境下运行，将计算交给框架处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述脑部MRI医学图像进行预处理方法包括图像格式的解析、图像增广、图像去噪、图像增强；

所述图像格式的解析包括Analyze格式、NIFTI格式、DICOM文件格式和mha文件格式；

所述图像增广的方法有图像翻转、图像裁剪、图像变色和叠加多个图像增广方法；

所述图像去噪具体步骤如下：

(a)以要处理的像素点作为中心点，做一个m×m的模板；

(b)选取模板中这㎡个像素点的值进行排序；

(c)取排序之后的中间点的像素值代替这个点的值；

所述图像增强用于有选择的把图像中部分信息加强并抑制剩下其余信息的表达，以实现从整体上加强改善图片的视觉效果。

5.根据权利要求4所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述特征子图提取的方法有四个特性，分别为区别性、可靠性、独立性和数目小。

6.根据权利要求5所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述机器学习算法ANN的脑肿瘤分类包括基于轮廓分类、基于区域划分的分类、基于数据统计的分类和基于机器学习算法的分类。

7.根据权利要求6所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述Le-net的神经网络模型设计包括图像数据输入层，两个卷积层和池化层的组合，两个隐藏层和一个分类输出层。

8.根据权利要求7所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述mxnet的脑部MRI并行数据挖掘包括mxnet框架的并行训练及性能对比分析和脑部肿瘤分类实验环境及模型参数。

9.根据权利要求8所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述系统总体架构包括数据层、服务层和表示层；服务层包括图像数据处理和图像数据挖掘。

10.根据权利要求9所述的一种基于脑部MRI图像并行挖掘的辅助诊断系统，其特征在于，所述系统功能模块包括注册登录、数据上传、数据解析处理、浏览查看病例和生成病历报告单五个功能模块。