[发明专利]一种脑白质高信号病灶区域分割及评级装置

权利要求书

1.一种脑白质高信号病灶区域分割及评级装置，其特征在于，包括依次连接的：

数据获取模块1：用于获取患者脑部FLAIR影像数据；

预处理模块2：用于将患者脑部FLAIR影像数据转换为患者脑部图像数据，并对患者脑部图像数据进行预处理；

颅脑分离模块3：用于使用BET颅脑分离算法对预处理后的患者脑部图像数据进行颅脑分离，获得脑白质区域图像数据；

背景分离模块4：用于对脑白质区域图像数据进行背景分离操作，获得分离背景后的脑白质区域图像数据；

使用最大类间方差法计算背景与脑部组织分离阈值，并只保留高于该分离阈值的像素点，实现背景分离，获得分离背景后的脑白质区域图像数据；

病灶区域分割模块5：用于根据分离背景后的脑白质区域图像数据，使用三角阈值分割法计算出最佳的脑白质高信号分割阈值，计算过程为：

选取分离背景后的脑白质区域图像数据直方图中的波峰灰度级值所在的点，对应坐标为；图像中灰度级最大值所在的点，对应坐标为；、对应的两点构成形式为的直线，其中，，；

计算分离背景后的脑白质区域图像数据直方图上每个点到直线上的距离，其中，；

当距离达到最大时，取对应的灰度级值作为最佳的脑白质高信号分割阈值；

根据最佳的脑白质高信号分割阈值分割提取脑白质高信号病灶区域，获得脑白质高信号病灶区域的掩膜图像；

根据脑白质高信号病灶区域的掩膜图像对患者脑部图像数据进行点乘操作，获得脑白质高信号病灶区域图像；

病灶类型分类模块6：用于对脑白质高信号病灶区域图像按照病灶空间分布位置进行分类，获得脑白质高信号病灶区域的病灶类型分类结果；

对脑白质高信号病灶区域的图像中的侧脑室区域使用Canny边缘检测算法进行边缘信息提取，获取侧脑室的强轮廓切片；

根据侧脑室的强轮廓切片中有无侧脑室区域以及离侧脑室区域轮廓的距离对脑白质高信号病灶区域的病灶类型进行分类；

所述病灶类型包括侧脑室旁白质高信号病灶类型和深部脑白质高信号病灶类型；

病灶评级模块7：用于将脑白质高信号病灶区域的病灶类型分类结果输入已训练好的Resnet-50神经网络模型中进行评分，根据评分结果获得脑白质高信号病灶评级结果；

将脑白质高信号病灶区域的病灶类型分类结果输入预设的神经网络模型中，根据Fazekas量表进行评分，具体为：

侧脑室旁白质高信号的评分为：0分：无病变；1分：帽状或铅笔样薄层病变；2分：呈光滑的晕圈；3分：不规则脑室旁高信号延伸到深部白质；

深部脑白质高信号评分为：0分：无病变；1分：点状病变；2分：病变灶开始融合；3分：病灶大面积融合；

将两类脑白质高信号病灶区域的病灶类型分类结果的最高评分相加，获取评分结果，根据评分结果获得脑白质高信号病灶评级结果，具体为：

0级：0分；1级：1-2分；2级：3-4分；3级：5-6分。

2.根据权利要求1所述的一种脑白质高信号病灶区域分割及评级装置，其特征在于，所述数据获取模块1中的患者脑部FLAIR影像数据格式为NIFTI格式。

3.根据权利要求1所述的一种脑白质高信号病灶区域分割及评级装置，其特征在于，所述预处理模块2中，将患者脑部FLAIR影像数据转换为患者脑部图像数据，具体为：

利用nibabel库对患者脑部FLAIR影像数据进行读取并将格式转换为常用的图像格式，获得患者脑部图像数据；

所述常用的图像格式包括：bmp、jpg、png、tif、gif、tga、psd和cdr；

对患者脑部图像数据进行预处理，具体为：

统一患者脑部图像数据的尺寸和像素分辨率。

4.根据权利要求1所述的一种脑白质高信号病灶区域分割及评级装置，其特征在于，所述病灶区域分割模块5中，根据最佳的脑白质高信号分割阈值分割提取脑白质高信号病灶区域，获得脑白质高信号病灶区域的掩膜图像，具体为：

根据最佳的脑白质高信号分割阈值对分离背景后的脑白质区域图像数据进行二值化处理，获得脑白质高信号病灶区域的掩膜图像。