CN114638796A - 一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于图像处理领域，公开了一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，通过图像采集模块利用核磁采集含有定位患者肿瘤的定位标记点的患者肿瘤区域的多张脑内深部肿瘤图像；使用核磁数据读取模块对核磁图谱信号实时成像，对成像进行增强处理和降噪处理，并保留至少两张肿瘤图像；通过图像配准模块对该至少两张肿瘤图像进行图像配准，获取肿瘤定位参数；通过标注模块对采集的图像进行重新标注；通过显示模块显示采集的脑部肿瘤影像、标注信息。本发明采用图像配准技术获取肿瘤定位参数，实现肿瘤有效定位，提高手术成功率，提高工作效率，减少医护人员工作量。
Description
技术领域
本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
背景技术
脑部是个极为精细的器官，同时极为脆弱。脑部每一神经域都与人体的信息接收、整合及主动活动等相关，因为视为人体的“司令部”。目前，脑肿瘤包括良性肿瘤和恶性肿瘤，良性肿瘤主要包括脑膜瘤、神经鞘瘤和垂体瘤；恶性肿瘤主要包括胶质瘤和转移瘤。原发性脑肿瘤有颅内脑外肿瘤与脑内肿瘤，脑内肿瘤主要有胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤，神经母细胞瘤和转移瘤，脑外肿瘤主要有脑膜瘤、垂体瘤、神经鞘瘤、脊索瘤、畸胎瘤和松果体区肿瘤等。其最佳治疗手段是手术彻底切除，通过手术进入脑内深部，首先考虑的是经过“自然的间隙”，如外侧裂、额上沟、额下沟等脑裂、脑沟。但是有些深部手术，无法单纯的经过“自然间隙”、需要以破坏一定皮层等结构为代价，因而术前及术中的肿瘤定位极为重要。
然而，现有的脑内深部肿瘤精准定位图像处理方法，靠传统的检测方法难以分辨其肿瘤是良性还是恶性以及该肿瘤的病变机理；同时现有的脑部肿瘤皮层定位图像十分不清晰，对画面进行渲染时，出现噪声等现象，容易导致图像的质量参差不齐。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)现有的脑内深部肿瘤精准定位图像处理处理方法，靠传统的检测方法难以分辨其肿瘤是良性还是恶性以及该肿瘤的病变机理。
(2)现有的脑内深部肿瘤精准定位图像十分不清晰，对画面进行渲染时，出现噪声等现象，容易导致图像的质量参差不齐。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
本发明是这样实现的，一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***包括：图像采集模块、核磁数据读取模块、图像预处理模块、图像配准模块、标注模块、皮层定位模块和显示模块；
其中，所述图像采集模块，用于通过核磁共振采集脑部肿瘤影像数据，核磁数据读取模块与核磁机器相连，采集的肿瘤图像直接以核磁共振谱信号的形式传输至核磁数据读取模块；
核磁数据读取模块，与图像采集模块相连接，内置两种核磁共振信号处理程序，分别针对NII格式与MAT格式数据，用于对核磁共振采集的信号进行直接处理，直接成像，核磁数据读取模块获取到图像采集模块传输的核磁共振谱信号，分析数据为NII格式还是MAT格式，针对性的将相应格式的数据传输至核磁共振信号程序中，程序处理后直接成局部像或者是全局像，最大程度的保证了成像的实时性，将成像传入图像预处理模块中进行处理；
所述图像配准模块，与核磁数据读取模块连接，用于对该至少两张肿瘤图像进行图像配准，获取肿瘤定位参数；
所述标注模块，与图像配准模块连接，根据肿瘤定位参数，通过标注程序对采集的脑肿瘤图像进行标注；
所述皮层定位模块，与标注模块连接，通过医疗定位机构对脑部肿瘤位置进行定位；
所述显示模块与图像预处理模块与标注模块连接，通过显示器显示采集的脑部肿瘤影像、标注信息。
进一步，所述皮层定位模块包括大脑扫描单元、头部扫描单元、信息传递单元、位置形状图像构建单元和标注单元。
其中，所述大脑扫描单元，用于利用大脑扫描器对大脑中的肿瘤进行扫描，确定肿瘤对应皮层相对应的位置；
所述头部扫描单元，用于利用核磁扫描器对人体头部进扫描，确定人体头部结构和肿瘤的状态；
所述信息传递单元，用于将人体头部结构和肿瘤的状态数据信息传递到控制模块；
所述位置形状图像构建单元，用于利用大数据构建相应的肿瘤相应的二维或者三维位置形状图像；
所述标注单元，用于根据构建的二维或者三维位置形状图像，利用易于扫描器易于识别的标记物，在人体脑部皮层上进行标注。
进一步，所述显示模块用于将彩色图像以及近红外图像进行显示，以使用户对彩色图像以及近红外图像进行观察、截图、位置标记以及比对。
进一步，所述利用图像预处理模块对采集的图像进行增强处理包括：
获取由呈矩阵式排布的多个像素组成的图像，并将所述图像转换为灰阶图；
计算同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1和第一灰阶值权重k1；每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的计算公式为：
Q1＝abs(Gray(i,j)-Gray(i+1,j))；
第一灰阶值权重k1的计算公式为：
其中，同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的取值范围为0至255，n为大于1的正整数；
依据第一灰阶值权重k1与每同一列相邻两行像素的灰阶值进行累加计算：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数；Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值；Gray(i+1,j)为第i+1行第j列像素的灰阶值；H1(a)为灰阶值为a的像素数量；C1(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i+1,j)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
计算同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2和第二灰阶值权重k2；每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的计算公式为：
Q2＝abs(Gray(i,j)－Gray(i,j+1))；
第二灰阶值权重k2的计算公式为：
其中，同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的取值范围为0至255，n为大于1的正整数且与步骤2)中的取值相同；
依据第二灰阶值权重k2与每同一行相邻两列像素的灰阶值进行累加计算：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数；Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值；Gray(i,j+1)为第i行第j+1列像素的灰阶值；H3(a)为灰阶值为a的像素数量；C3(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i，j+1)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
将求得的所述C1(X)与所述C3(x)相加得到C(X)；
C(X)＝C1(X)+C3(X)；
最大值归一化，计算公式为：
将N(X)乘以255计算得到增强灰阶表out(X)，并通过查表得到新的输出灰阶值out_gray(i,j)。
进一步，所述利用图像预处理模块对采集的图像进行降噪处理包括：
提取所述待降噪的肿瘤影像信息的特征，以得到中间特征图；
对所述中间特征图的肿瘤特征进行权重分布，以加强所述中间特征图的肿瘤特征，得到肿瘤特征图；
结合所述肿瘤特征和所述中间特征图对所述待降噪的肿瘤影像信息进行降噪处理，以得到所述输出图像。
进一步，所述利用图像配准模块进行肿瘤图像配准包括：
获取至少两张待配准的肿瘤图像，并确定模板图像；
确定待配准的肿瘤图像的感兴趣区域，并对图像边缘点进行遍历；
根据边缘点将待配准的肿瘤图像与模板图像进行配准，获取肿瘤定位参数。
进一步，所述利用皮层定位模块对脑部肿瘤位置进行定位包括：
通过扫描装置对大脑中的肿瘤进行扫描，确定肿瘤对应皮层相对应的位置；
利用核磁扫描器对人体头部进扫描，确定人体头部结构和肿瘤的状态；
根据人体头部结构和肿瘤的状态数据信息，利用大数据构建相应的肿瘤相应的二维或者三维位置形状图像；
根据构建的二维或者三维位置形状图像，利用易于扫描器易于识别的标记物，在人体脑部皮层上进行标注。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用所述的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用所述的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现所述的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：
本发明提供的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，通过采集含有定位患者肿瘤的定位标记点的患者肿瘤区域的多张肿瘤图像，使用核磁数据读取模块实时读取并生成局部或全局核磁图像，并根据肿瘤图像采用图像配准技术获取肿瘤定位参数，实现了肿瘤的有效定位，医护人员可以结合已定位的肿瘤的位置与正常脑部结构的关系，通过脑部自然间隙选择最合适的路径摘除肿瘤，能够极大程度的减少手术对脑部的伤害，提高手术的成功率，并且提高了工作效率，减少了医护人员的工作量。
同时，本发明通过图像增强模块和降噪模块能够充分提高图像增强模型的增强效果，高肿瘤图像数据的清晰度，提高手术的成功率，并且提高了工作效率，减少了医护人员的工作量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的利用图像预处理模块对采集的图像进行降噪处理的方法流程图。
图3是本发明实施例提供的利用图像配准模块进行肿瘤图像配准的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***结构图；
图5是本发明实施例提供的皮层定位模块结构图；
图4和图5中：1、图像采集模块；2、核磁数据读取模块；3、图像预处理模块；4、图像配准模块；5、标注模块；6、皮层定位模块；7、显示模块；8、大脑扫描单元；9、头部扫描单元；10、信息传递单元；11、位置形状图像构建单元；12、标注单元。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理方法包括以下步骤：
S101，通过图像采集模块与核磁数据读取模块利用核磁采集含有定位患者肿瘤的定位标记点的患者肿瘤区域的多张脑内深部肿瘤图像；
S102，通过图像预处理模块用于对所述多张肿瘤图像进行处理，对采集的图像进行增强处理和降噪处理，并且保留至少两张肿瘤图像；
S103，通过图像配准模块对该至少两张肿瘤图像进行图像配准，获取肿瘤定位参数；根据肿瘤定位参数，通过标注模块对采集的图像进行重新标注；
S104，通过皮层定位模块对脑内深部肿瘤位置进行重新定位，并通过显示模块利用显示器显示采集的脑部肿瘤影像、标注信息。
本发明实施例提供的利用图像预处理模块对采集图像进行增强处理包括：
获取由呈矩阵式排布的多个像素组成的图像，并将所述图像转换为灰阶图；
计算同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1和第一灰阶值权重k1；
每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的计算公式为：
Q1＝abs(Gray(i,j)-Gray(i+1,j))；
第一灰阶值权重k1的计算公式为：
其中，同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的取值范围为0至255，n为大于1的正整数；
依据第一灰阶值权重k1与每同一列相邻两行像素的灰阶值进行累加计算：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数；Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值；Gray(i+1,j)为第i+1行第j列像素的灰阶值；H1(a)为灰阶值为a的像素数量；C1(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i+1,j)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
计算同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2和第二灰阶值权重k2；
每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的计算公式为：
Q2＝abs(Gray(i,j)－Gray(i,j+1))；
第二灰阶值权重k2的计算公式为：
其中，同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的取值范围为0至255，n为大于1的正整数且与步骤2)中的取值相同；
依据第二灰阶值权重k2与每同一行相邻两列像素的灰阶值进行累加计算：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数；Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值；Gray(i,j+1)为第i行第j+1列像素的灰阶值；H3(a)为灰阶值为a的像素数量；C3(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i，j+1)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
将求得的所述C1(X)与所述C3(x)相加得到C(X)；
C(X)＝C1(X)+C3(X)；
最大值归一化，计算公式为：
将N(X)乘以255计算得到增强灰阶表out(X)，并通过查表得到新的输出灰阶值out_gray(i,j)。
如图2所示，本发明实施例提供的利用图像预处理模块对采集的图像进行降噪处理包括：
S201，提取所述待降噪的肿瘤影像信息的特征，以得到中间特征图；
S202，对所述中间特征图的肿瘤特征进行权重分布，以加强所述中间特征图的肿瘤特征，得到肿瘤特征图；
S203，结合所述肿瘤特征和所述中间特征图对所述待降噪的肿瘤影像信息进行降噪处理，以得到所述输出图像。
如图3所示，本发明实施例提供的利用图像配准模块进行肿瘤图像配准，包括：
S301，获取至少两张待配准的肿瘤图像，并确定模板图像；
S302，确定待配准的肿瘤图像的感兴趣区域，并对图像边缘点进行遍历；
S303，根据边缘点将待配准的肿瘤图像与模板图像进行配准，获取肿瘤定位参数。
本发明实施例提供的利用皮层定位模块对脑部肿瘤位置进行定位包括：
通过扫描装置对大脑中的肿瘤进行扫描，确定肿瘤对应皮层相对应的位置；
利用核磁扫描器对人体头部进扫描，确定人体头部结构和肿瘤的状态；
根据人体头部结构和肿瘤的状态数据信息，利用大数据构建相应的肿瘤相应的二维或者三维位置形状图像；
根据构建的二维或者三维位置形状图像，利用易于扫描器易于识别的标记物，在人体脑部皮层上进行标注。
如图4所示，本发明实施例提供的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***包括：图像采集模块1、核磁数据读取模块2、图像预处理模块3、图像配准模块4、标注模块5、皮层定位模块6和显示模块7。
图像采集模块1，用于通过核磁共振采集脑部肿瘤影像数据，核磁数据读取模块与核磁机器相连，采集的肿瘤图像直接以核磁共振谱信号的形式传输至核磁数据读取模块；
核磁数据读取模块2，与图像采集模块相连接，内置两种核磁共振信号处理程序，分别针对NII格式与MAT格式数据，用于对核磁共振采集的信号进行直接处理，直接成像，核磁数据读取模块获取到图像采集模块传输的核磁共振谱信号，分析数据为NII格式还是MAT格式，针对性的将相应格式的数据传输至核磁共振信号程序中，程序处理后直接成局部像或者是全局像，最大程度的保证了成像的实时性，将成像传入图像预处理模块中进行处理；
图像预处理模块3，与核磁数据读取模块2连接，用于对所述多张肿瘤图像进行处理，对采集的图像进行增强处理和降噪处理，并且保留至少两张肿瘤图像；
图像配准模块4，与图像预处理模块3连接，用于对该至少两张肿瘤图像进行图像配准，获取肿瘤定位参数；
标注模块5，与图像配准模块3连接，根据肿瘤定位参数，通过标注程序对采集的脑肿瘤图像进行标注；
皮层定位模块6，与标注模块5连接，通过医疗定位机构对脑部肿瘤位置进行定位；
显示模块7与图像预处理模块3与标注模块5连接，通过显示器显示采集的脑部肿瘤影像、标注信息。
如图5所示，本发明实施例提供的皮层定位模块6包括大脑扫描单元8、头部扫描单元9、信息传递单元10、位置形状图像构建单元11、标注单元12。
大脑扫描单元8，用于利用大脑扫描器对大脑中的肿瘤进行扫描，确定肿瘤对应皮层相对应的位置；
头部扫描单元9，用于利用核磁扫描器对人体头部进扫描，确定人体头部结构和肿瘤的状态；
信息传递单元10，用于将人体头部结构和肿瘤的状态数据信息传递到控制模块；
位置形状图像构建单元11，用于利用大数据构建相应的肿瘤相应的二维或者三维位置形状图像；
标注单元12，用于根据构建的二维或者三维位置形状图像，利用易于扫描器易于识别的标记物，在人体脑部皮层上进行标注。
显示模块7，用于将彩色图像以及近红外图像进行显示，以使用户对彩色图像以及近红外图像进行观察、截图、位置标记以及比对。
本发明的工作原理是：通过图像采集模块1利用核磁采集含有定位患者肿瘤的定位标记点的患者肿瘤区域的多张脑内深部肿瘤图像；使用核磁数据处理模块2实时读取生成核磁图像，通过图像预处理模块3用于对所述多张肿瘤图像进行处理，对采集的图像进行增强处理和降噪处理，并且保留至少两张肿瘤图像；通过图像配准模块4对该至少两张肿瘤图像进行图像配准，获取肿瘤定位参数；根据肿瘤定位参数，通过标注模块5对采集的图像进行重新标注，通过皮层定位模块6利用医疗定位机构对脑内深部肿瘤位置进行重新定位；通过显示模块7利用显示器显示采集的脑部肿瘤影像、标注信息。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***包括：图像采集模块、核磁数据读取模块、图像预处理模块、图像配准模块、标注模块、皮层定位模块和显示模块；
其中，所述图像采集模块，用于通过核磁共振采集脑部肿瘤影像数据，核磁数据读取模块与核磁机器相连，采集的肿瘤图像直接以核磁共振谱信号的形式传输至核磁数据读取模块；
核磁数据读取模块，与图像采集模块相连接，内置两种核磁共振信号处理程序，分别针对NII格式与MAT格式数据，用于对核磁共振采集的信号进行直接处理，直接成像，核磁数据读取模块获取到图像采集模块传输的核磁共振谱信号，分析数据为NII格式还是MAT格式，针对性的将相应格式的数据传输至核磁共振信号程序中，程序处理后直接成局部像或者是全局像，最大程度的保证了成像的实时性，将成像传入图像预处理模块中进行处理；
所述图像预处理模块，与核磁数据读取模块连接，用于对所述多张肿瘤图像进行处理，对采集的图像进行增强处理和降噪处理，并且保留至少两张肿瘤图像；
所述图像配准模块，与图像预处理模块连接，用于对该至少两张肿瘤图像进行图像配准，获取肿瘤定位参数；
所述标注模块，与图像配准模块连接，根据肿瘤定位参数，通过标注程序对采集的脑肿瘤图像进行标注；
所述皮层定位模块，与标注模块连接，通过医疗定位机构对脑部肿瘤位置进行定位；
所述显示模块与图像预处理模块与标注模块连接，通过显示器显示采集的脑部肿瘤影像、标注信息。
2.如权利要求1所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述皮层定位模块包括大脑扫描单元、头部扫描单元、信息传递单元、位置形状图像构建单元、标注单元；
其中，所述大脑扫描单元，用于利用大脑扫描器对大脑中的肿瘤进行扫描，确定肿瘤对应皮层相对应的位置；
所述头部扫描单元，用于利用核磁扫描器对人体头部进扫描，确定人体头部结构和肿瘤的状态；
所述信息传递单元，用于将人体头部结构和肿瘤的状态数据信息传递到控制模块；
所述位置形状图像构建单元，用于利用大数据构建相应的肿瘤相应的二维或者三维位置形状图像；
所述标注单元，用于根据构建的二维或者三维位置形状图像，利用易于扫描器易于识别的标记物，在人体脑部皮层上进行标注。
3.如权利要求1所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述显示模块用于将彩色图像以及近红外图像进行显示，以使用户对彩色图像以及近红外图像进行观察、截图、位置标记以及比对。
4.如权利要求1所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述利用图像预处理模块对采集的图像进行增强处理包括：
获取由呈矩阵式排布的多个像素组成的图像，并将所述图像转换为灰阶图；
计算同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1和第一灰阶值权重k1；
每同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的计算公式为：
Q1＝abs(Gray(i,j)-Gray(i+1,j))；
第一灰阶值权重k1的计算公式为：
其中，同一列相邻两行像素的灰阶值的差的绝对值Q1的取值范围为0至255，n为大于1的正整数；
依据第一灰阶值权重k1与每同一列相邻两行像素的灰阶值进行累加计算：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数；Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值；Gray(i+1,j)为第i+1行第j列像素的灰阶值；H1(a)为灰阶值为a的像素数量；C1(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i+1,j)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
计算同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2和第二灰阶值权重k2；
每同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的计算公式为：
Q2＝abs(Gray(i,j)－Gray(i,j+1))；
第二灰阶值权重k2的计算公式为：
其中，同一行相邻两列像素的灰阶值的差的绝对值Q2的取值范围为0至255，n为大于1的正整数且与步骤2)中的取值相同；
依据第二灰阶值权重k2与每同一行相邻两列像素的灰阶值进行累加计算：
其中，i、j为正整数，分别代表像素所在的行数与列数；Gray(i,j)为第i行第j列像素的灰阶值；Gray(i,j+1)为第i行第j+1列像素的灰阶值；H3(a)为灰阶值为a的像素数量；C3(X)为从灰阶值Gray(i,j)到灰阶值Gray(i，j+1)之间各个灰阶值对应的像素数量之和；
将求得的所述C1(X)与所述C3(x)相加得到C(X)；
C(X)＝C1(X)+C3(X)；
最大值归一化，计算公式为：
将N(X)乘以255计算得到增强灰阶表out(X)，并通过查表得到新的输出灰阶值out_gray(i,j)。
5.如权利要求1所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述利用图像预处理模块对采集的图像进行降噪处理包括：
提取所述待降噪的肿瘤影像信息的特征，以得到中间特征图；
对所述中间特征图的肿瘤特征进行权重分布，以加强所述中间特征图的肿瘤特征，得到肿瘤特征图；
结合所述肿瘤特征和所述中间特征图对所述待降噪的肿瘤影像信息进行降噪处理，以得到所述输出图像。
6.如权利要求1所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述利用图像配准模块进行肿瘤图像配准包括：
获取至少两张待配准的肿瘤图像，并确定模板图像；
确定待配准的肿瘤图像的感兴趣区域，并对图像边缘点进行遍历；
根据边缘点将待配准的肿瘤图像与模板图像进行配准，获取肿瘤定位参数。
7.如权利要求1所述基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***，其特征在于，所述利用皮层定位模块对脑部肿瘤位置进行定位包括：
通过扫描装置对大脑中的肿瘤进行扫描，确定肿瘤对应皮层相对应的位置；
利用核磁扫描器对人体头部进扫描，确定人体头部结构和肿瘤的状态；
根据人体头部结构和肿瘤的状态数据信息，利用大数据构建相应的肿瘤相应的二维或者三维位置形状图像；
根据构建的二维或者三维位置形状图像，利用易于扫描器易于识别的标记物，在人体脑部皮层上进行标注。
8.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1～7任意一项所述的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
9.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1～7任意一项所述的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求1～7任意一项所述的基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理***。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210220707.8A CN114638796A (zh) | 2022-03-08 | 2022-03-08 | 一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理*** |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN202210220707.8A CN114638796A (zh) | 2022-03-08 | 2022-03-08 | 一种基于超声医学的脑内深部肿瘤精准定位图像处理*** |
Publications (1)
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116612113A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 征图新视(江苏)科技股份有限公司 | 一种基于晶圆的多图像拼接检测方法 |
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2022
- 2022-03-08 CN CN202210220707.8A patent/CN114638796A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN116612113A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-18 | 征图新视(江苏)科技股份有限公司 | 一种基于晶圆的多图像拼接检测方法 |
| CN116612113B (zh) * | 2023-07-17 | 2023-09-15 | 征图新视(江苏)科技股份有限公司 | 一种基于晶圆的多图像拼接检测方法 |
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