本發(fā)明涉及圖像處理，特別是指一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、脊髓損傷(spinal?cord?injury,sci)是指由于外傷或疾病導(dǎo)致的脊髓功能損害，可能引起部分或完全的感覺和運(yùn)動功能喪失。

2、當(dāng)前對于脊髓損傷檢測主要通過x射線、計(jì)算機(jī)斷層掃描(ct)以及磁共振成像(mri)等影像學(xué)檢查來進(jìn)行。脊髓區(qū)域結(jié)構(gòu)、大小、灰質(zhì)和白質(zhì)是脊髓損傷及其嚴(yán)重程度的重要因素。

3、隨著模式識別、機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的迅速發(fā)展，以及對于脊髓損傷檢測的迫切需要，越來越多的現(xiàn)代化技術(shù)被應(yīng)用到脊髓損傷檢測中。例如，通過隨機(jī)森林算法檢測脊髓損傷區(qū)域。

4、然而，當(dāng)前的脊髓損傷算法難以從醫(yī)學(xué)影像中準(zhǔn)確分割出脊髓區(qū)域，檢測過程中受到噪聲背景的影響，導(dǎo)致脊髓損傷檢測的準(zhǔn)確性低。

5、同時(shí)，當(dāng)前的脊髓損傷算法在脊髓損傷檢測過程中依據(jù)的圖像特征過多，導(dǎo)致很多與脊髓損傷檢測無關(guān)的圖像特征參與到檢測中，導(dǎo)致脊髓損傷檢測的準(zhǔn)確性低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決當(dāng)前的脊髓損傷算法難以從醫(yī)學(xué)影像中準(zhǔn)確分割出脊髓區(qū)域，檢測過程中受到噪聲背景的影響，在脊髓損傷檢測過程中依據(jù)的圖像特征過多，導(dǎo)致很多與脊髓損傷檢測無關(guān)的圖像特征參與到檢測中，導(dǎo)致脊髓損傷檢測的準(zhǔn)確性低技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法及系統(tǒng)。

2、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案如下：

3、第一方面：

4、本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，包括：

5、s1：獲取脊髓圖像；

6、s2：通過自適應(yīng)閾值分割技術(shù)，對所述脊髓圖像進(jìn)行分割，分割成多個脊髓區(qū)域；

7、s3：提取各個所述脊髓區(qū)域的圖像特征；

8、s4：通過粒子群優(yōu)化算法，對所述圖像特征進(jìn)行篩選，從所述圖像特征中篩選出最佳特征組合；

9、s5：利用所述最佳特征組合，通過支持向量機(jī)，對各個所述脊髓區(qū)域進(jìn)行分類，確定各個脊髓區(qū)域是否為脊髓損傷區(qū)域；

10、s6：對所述脊髓損傷區(qū)域進(jìn)行突出顯示，并輸出所述脊髓損傷區(qū)域的位置信息。

11、第二方面：

12、本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位系統(tǒng)，包括：

13、處理器；

14、存儲器，所述存儲器上存儲有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法。

15、第三方面：

16、本發(fā)明實(shí)施例提供的一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法。

17、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案帶來的有益效果至少包括：

18、(1)在本發(fā)明中，通過自適應(yīng)閾值分割技術(shù)，對所述脊髓圖像進(jìn)行分割，準(zhǔn)確分割成多個脊髓區(qū)域，減少檢測過程中的噪聲背景，提升脊髓損傷檢測準(zhǔn)確性。

19、(2)在本發(fā)明中，通過粒子群優(yōu)化算法，對所述圖像特征進(jìn)行篩選，從所述圖像特征中篩選出最佳特征組合，之后利用最佳特征組合進(jìn)行脊髓，避免與脊髓損傷檢測無關(guān)的圖像特征參與到檢測中，提升脊髓損傷檢測準(zhǔn)確性。

20、(3)在本發(fā)明中，利用所述最佳特征組合，通過支持向量機(jī)對各個所述脊髓區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確分類，檢測各個脊髓區(qū)域是否為脊髓損傷區(qū)域，提升脊髓損傷檢測準(zhǔn)確性。

技術(shù)特征：

1.一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述s2具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述圖像特征包括：連接特征、統(tǒng)計(jì)特征、分布特征、形狀特征、hog特征以及l(fā)gp特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述s4具體包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述支持向量機(jī)的超平面具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述s5具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，在所述s5之后，還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述脊髓損傷區(qū)域的損傷類別包括輕微變形、雙凹、楔形和擠壓。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法，其特征在于，所述s7具體包括：

10.一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于圖像處理的脊髓損傷點(diǎn)定位方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取脊髓圖像；通過自適應(yīng)閾值分割技術(shù)，對脊髓圖像進(jìn)行分割，分割成多個脊髓區(qū)域；提取各個脊髓區(qū)域的圖像特征；通過粒子群優(yōu)化算法，對圖像特征進(jìn)行篩選，從圖像特征中篩選出最佳特征組合；利用最佳特征組合，通過支持向量機(jī)，對各個脊髓區(qū)域進(jìn)行分類，確定各個脊髓區(qū)域是否為脊髓損傷區(qū)域；對脊髓損傷區(qū)域進(jìn)行突出顯示，并輸出脊髓損傷區(qū)域的位置信息。本發(fā)明通過自適應(yīng)閾值分割技術(shù)，對所述脊髓圖像進(jìn)行分割，準(zhǔn)確分割成多個脊髓區(qū)域，減少檢測過程中的噪聲背景，提升脊髓損傷檢測準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：高正超,趙英杰,李曉林,段大鵬,康旭鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：陜西省人民醫(yī)院（陜西省臨床醫(yī)學(xué)研究院）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/18