CN111694491A - 一种ai自动选择和缩放医学素材特定区域的方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法和***,包括以下步骤:将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。本发明能够对医学素材的特定区域进行缩放,提高医学素材的特定区域的精细程度,方便在医学知识宣传和教学过程中辅助宣传和教学。
Description
技术领域
本发明涉及医学图像处理技术领域,特别是指一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法和***。
背景技术
现有的医学视频内容或教学PPT或医学宣传材料中,针对人体构成器官或疾病的图片素材展示,基本上都是固定的全局显示,不能将特定区域进行选择和缩放,这在医疗科普或医学教学视频中,不能起到很好的辅助作用。
发明内容
本发明提出一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法和***,解决了现有技术中不能将特定区域进行选择和缩放,不能起到很好的辅助作用的问题。
本发明的技术方案是这样实现的:
一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法,包括以下步骤:
S1,将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;
S2,提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;
S3,若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。
作为本发明的一个优选实施例,步骤S1中将医学素材划分为若干区域并标注具体指的是将医学素材平均划分为若干四边形区域并标注或者按解剖区域将医学素材划分为若干区域并标注或者按器官将医学素材划分为若干区域并标注或者按是否病变将医学素材划分为若干区域并标注。
作为本发明的一个优选实施例,步骤S3中选择和缩放医学素材特定区域的信号具体指的是点击医学素材特定区域或缩放医学素材特定区域的语音信号。
作为本发明的一个优选实施例,步骤S1和步骤S2之间还包括以下步骤;
对缩放后的区域图像进行预处理,包括但不限于去除区域图像噪声和区域图像平滑处理。
一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的***,包括
图像划分单元,将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;
图像处理单元,提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;
缩放执行单元,若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。
作为本发明的一个优选实施例,所述图像划分单元将医学素材划分为若干区域并标注具体指的是将医学素材平均划分为若干四边形区域并标注或者按解剖区域将医学素材划分为若干区域并标注或者按器官将医学素材划分为若干区域并标注或者按是否病变将医学素材划分为若干区域并标注。
作为本发明的一个优选实施例,所述缩放执行单元选择和缩放医学素材特定区域的信号具体指的是点击医学素材特定区域或缩放医学素材特定区域的语音信号。
作为本发明的一个优选实施例,还包括
图像预处理单元,对缩放后的区域图像进行预处理,包括但不限于去除区域图像噪声和区域图像平滑处理。
本发明的有益效果在于:能够对医学素材的特定区域进行缩放,提高医学素材的特定区域的精细程度,方便在医学知识宣传和教学过程中辅助宣传和教学。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法一个实施例的流程图;
图2为本发明一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法一个实施例的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明中所述的医学素材包括但不限于血管摄影、心血管摄影、电脑断层扫描、牙齿摄影、萤光***、X光片;伽马摄影、正子发射断层扫描、单一光子发射断层扫描;核磁共振成像、磁共振成像;医学超音波检查;内视镜;萤光血管显影、显微镜成像、光声成像、热影像;正子发射电脑断层扫描、单一光子发射电脑断层扫描;人体解剖结构示意图、人体肌肉构成示意图、人体骨骼构成示意图等等。
如图1所示,本发明提出了一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法,包括以下步骤:
S1,将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;具体的,按顺序采用数字依次对医学素材的所有区域进行标注,所有区域图像的缩小或放大比例包括设定比例数值以及自定义比例数值。
S2,提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;二次标注的内容包括但不限于区域图像是否病变、病变情况简介等等。在图像精细分类的过程中,想要具体区分同一病症下的不同类型,除了含有大量的纹理信息外,形状上也有细微的差别,区域图像的LBP特征与小波矩特征可以帮助捕捉的这样的区别信息,并与数据库进行对比,得出当前区域图像的病症下的不同类型。
S3,若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。
具体的,若选择缩放某一医学素材特定区域的图像,则该区域图像按比例缩放且浮于原有医学素材上层,且能够在界面中滑动到指定位置。还可选择缩放某一医学素材多处特定区域的图像,多处区域图像按比例缩放且浮于原有医学素材上层,能够在界面中滑动到指定位置,多个区域图像可在界面左右上下两侧进行对比或部分叠加。还可选择将不同医学素材的特定区域图像进行同时缩放对比或叠加。在宣传或教学过程中更加便于熟练了解和掌握该医学知识,起到更好的辅助作用。
作为本发明的一个优选实施例,步骤S1中将医学素材划分为若干区域并标注具体指的是将医学素材平均划分为若干四边形区域并标注或者按解剖区域将医学素材划分为若干区域并标注或者按器官将医学素材划分为若干区域并标注或者按是否病变将医学素材划分为若干区域并标注。
作为本发明的一个优选实施例,步骤S3中选择和缩放医学素材特定区域的信号具体指的是点击医学素材特定区域或缩放医学素材特定区域的语音信号。
获取语音信号可通过设置麦克风阵列实现,麦克风阵列中的每一麦克风分别获取语音信号,对语音信号进行去噪音处理,根据处理后的语音信号的音量高低作为每个麦克风获取的语音信号的权重高低,取权重较高的几条语音信号进行叠加,将叠加后的语音信号输入到智能语音识别模型;
基于Seq2seq模型训练智能语音识别模型,用于识别判断是否存在缩放医学素材特定区域的语音。缩放医学素材特定区域的语音具体指的是缩小/放大+特定区域的标注。
在另一实施例中,还可将麦克风阵列获取的语音信号进行傅里叶变换、离散傅里叶变换,通过一些滤波器组、加窗平滑、倒谱分析等时频变换操作提取语音特征向量;判断语音特征向量是否与缩放医学素材特定区域的语音的特征向量相对应,若是,则认为已接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号。
作为本发明的一个优选实施例,步骤S1和步骤S2之间还包括以下步骤;
对缩放后的区域图像进行预处理,包括但不限于去除区域图像噪声和区域图像平滑处理,以此提高区域图像的清晰度,消除混杂在图像中冗余信息的干扰,改善图像质量,强化图像表现特征。
如图2所示,本发明还提出了一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的***,包括
图像划分单元,将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;具体的,按顺序采用数字依次对医学素材的所有区域进行标注,所有区域图像的缩小或放大比例包括设定比例数值以及自定义比例数值。
图像处理单元,提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;二次标注的内容包括但不限于区域图像是否病变、病变情况简介等等。在图像精细分类的过程中,想要具体区分同一病症下的不同类型,除了含有大量的纹理信息外,形状上也有细微的差别,区域图像的LBP特征与小波矩特征可以帮助捕捉的这样的区别信息,并与数据库进行对比,得出当前区域图像的病症下的不同类型。
缩放执行单元,若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。
具体的,若选择缩放某一医学素材特定区域的图像,则该区域图像按比例缩放且浮于原有医学素材上层,且能够在界面中滑动到指定位置。还可选择缩放某一医学素材多处特定区域的图像,多处区域图像按比例缩放且浮于原有医学素材上层,能够在界面中滑动到指定位置,多个区域图像可在界面左右上下两侧进行对比或部分叠加。还可选择将不同医学素材的特定区域图像进行同时缩放对比或叠加。在宣传或教学过程中更加便于熟练了解和掌握该医学知识,起到更好的辅助作用。
作为本发明的一个优选实施例,所述图像划分单元将医学素材划分为若干区域并标注具体指的是将医学素材平均划分为若干四边形区域并标注或者按解剖区域将医学素材划分为若干区域并标注或者按器官将医学素材划分为若干区域并标注或者按是否病变将医学素材划分为若干区域并标注。
作为本发明的一个优选实施例,所述缩放执行单元选择和缩放医学素材特定区域的信号具体指的是点击医学素材特定区域或缩放医学素材特定区域的语音信号。
获取语音信号可通过设置麦克风阵列实现,麦克风阵列中的每一麦克风分别获取语音信号,对语音信号进行去噪音处理,根据处理后的语音信号的音量高低作为每个麦克风获取的语音信号的权重高低,取权重较高的几条语音信号进行叠加,将叠加后的语音信号输入到智能语音识别模型;
基于Seq2seq模型训练智能语音识别模型,用于识别判断是否存在缩放医学素材特定区域的语音。缩放医学素材特定区域的语音具体指的是缩小/放大+特定区域的标注。
在另一实施例中,还可将麦克风阵列获取的语音信号进行傅里叶变换、离散傅里叶变换,通过一些滤波器组、加窗平滑、倒谱分析等时频变换操作提取语音特征向量;判断语音特征向量是否与缩放医学素材特定区域的语音的特征向量相对应,若是,则认为已接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号。
作为本发明的一个优选实施例,还包括
图像预处理单元,对缩放后的区域图像进行预处理,包括但不限于去除区域图像噪声和区域图像平滑处理。以此提高区域图像的清晰度,消除混杂在图像中冗余信息的干扰,改善图像质量,强化图像表现特征。
本发明的有益效果在于:能够对医学素材的特定区域进行缩放,提高医学素材的特定区域的精细程度,方便在医学知识宣传和教学过程中辅助宣传和教学。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;
S2,提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;
S3,若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。
2.根据权利要求1所述的一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法,其特征在于,步骤S1中将医学素材划分为若干区域并标注具体指的是将医学素材平均划分为若干四边形区域并标注或者按解剖区域将医学素材划分为若干区域并标注或者按器官将医学素材划分为若干区域并标注或者按是否病变将医学素材划分为若干区域并标注。
3.根据权利要求1所述的一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法,其特征在于,步骤S3中选择和缩放医学素材特定区域的信号具体指的是点击医学素材特定区域或缩放医学素材特定区域的语音信号。
4.根据权利要求1所述的一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的方法,其特征在于,步骤S1和步骤S2之间还包括以下步骤;
对缩放后的区域图像进行预处理,包括但不限于去除区域图像噪声和区域图像平滑处理。
5.一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的***,其特征在于,包括
图像划分单元,将医学素材划分为若干区域并标注,依次对所有区域图像进行不同比例的缩放;
图像处理单元,提取缩放后的区域图像的LBP特征与小波矩特征,并对区域图像进行二次标注;
缩放执行单元,若接收到选择和缩放医学素材特定区域的信号,则按设定比例显示缩放后的区域图像以及区域图像的二次标注。
6.根据权利要求5所述的一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的***,其特征在于,所述图像划分单元将医学素材划分为若干区域并标注具体指的是将医学素材平均划分为若干四边形区域并标注或者按解剖区域将医学素材划分为若干区域并标注或者按器官将医学素材划分为若干区域并标注或者按是否病变将医学素材划分为若干区域并标注。
7.根据权利要求5所述的一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的***,其特征在于,所述缩放执行单元选择和缩放医学素材特定区域的信号具体指的是点击医学素材特定区域或缩放医学素材特定区域的语音信号。
8.根据权利要求5所述的一种AI自动选择和缩放医学素材特定区域的***,其特征在于,还包括
图像预处理单元,对缩放后的区域图像进行预处理,包括但不限于去除区域图像噪声和区域图像平滑处理。
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