[发明专利]医学图像标记点识别方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 202111303488.1 | 申请日: | 2021-11-05 |
公开(公告)号: | CN113744328B | 公开(公告)日: | 2022-02-15 |
发明(设计)人: | 王迎智;董先公;高倩 | 申请(专利权)人: | 极限人工智能有限公司 |
主分类号: | G06T7/66 | 分类号: | G06T7/66;G06T7/70;G06V10/44 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
地址: | 250101 山东省济南市高新*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 医学 图像 标记 识别 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种医学图像标记点识别方法,其特征在于,包括:
读取三维医学图像;
从所述三维医学图像中确定候选连通域;
以所述候选连通域在至少一个截面的边缘进行圆形拟合,并确定拟合圆与所述边缘的相似程度;
若所述相似程度小于第二预设阈值则将所述候选连通域识别为标记点;
所述从所述三维医学图像中确定候选连通域包括:
获取初选连通域;其中,所述初选连通域为所述三维医学图像中连接在一起且CT值在第一预设范围内的多个像素点的集合;
获取所述初选连通域的空间中心到能量中心之间的距离;其中,所述初选连通域的空间中心为所述初选连通域中的像素点坐标的坐标中心;所述能量中心根据所述初选连通域像素点坐标和所述像素点的CT值计算获得;
将所述初选连通域的空间中心到所述能量中心之间的距离小于第一预设阈值的所述初选连通域确定为所述候选连通域。
2.根据权利要求1所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,所述以所述候选连通域在至少一个截面的边缘进行圆形拟合,并确定拟合圆与所述边缘的相似程度,包括:
沿x轴方向、y轴方向和z轴方向中的至少一个方向上选取至少一个所述截面,每个所述截面上包括一个所述边缘;其中,所述x轴、y轴、z轴相互垂直。
3.根据权利要求2所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,所述截面包括至少一个垂直于x轴的截面、至少一个垂直于y轴的截面和至少一个垂直于z轴的截面。
4.根据权利要求3所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,所述截面经过所述候选连通域的空间中心,所述候选连通域的空间中心为所述候选连通域中的像素点坐标的坐标中心。
5.根据权利要求2所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,所述截面包括垂直与x轴、y轴或z轴的至少三个截面。
6.根据权利要求2所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,以所述候选连通域在至少一个截面的边缘进行圆形拟合,并确定拟合圆与所述边缘的相似程度,还包括:
在所述截面上选取识别区域;所述识别区域包含所述候选连通域的所述边缘;
在所述识别区域内获取所述边缘。
7.根据权利要求6所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,所述在所述截面上选取识别区域,包括:
针对所述截面,选取以F为中心,以为边长的正方形区域作为识别区域;
其中,F为所述候选连通域的空间中心在所述截面上的投影点,∅A为所述标记点的直径,slice为所述三维医学图像的层间距。
8.根据权利要求7所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,在所述识别区域内获取截面边缘,包括:
通过边缘提取算法在所述识别区域内获取所述边缘。
9.根据权利要求8所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,在所述通过边缘提取算法在所述识别区域内获取所述边缘之前,还包括:
根据第三预设阈值对所述识别区域内的图像进行二值化。
10.根据权利要求1所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,以所述候选连通域在至少一个截面的边缘进行圆形拟合,并确定拟合圆与所述边缘的相似程度,包括:
获取所述边缘上各像素点到所述拟合圆的最小距离,并将所述最小距离中小于等于像素误差t的值归零,得到最小距离集合;
所述相似程度为所述最小距离集合的均方根。
11.根据权利要求10所述的医学图像标记点识别方法,其特征在于,获取所述边缘上各像素点到所述拟合圆的最小距离,并将所述最小距离中小于等于像素误差t的值归零,得到最小距离集合,具体为:
其中,为所述截面边缘上各像素点到所述拟合圆的最小距离,所述拟合圆的圆心为,半径为r。
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