一种医学图像处理方法和存储介质技术

本发明专利技术提出了一种医学图像处理方法和存储介质，涉及医学处理领域。一种医学图像处理方法，包括如下步骤：获取同一病人相同部位的多个医学图像，识别各上述医学图像并标记多个上述医学图像相对应的多个标定点，根据多个上述医学图像对应的多个上述标定点的颜色参数大小选择处于中间值的上述标定点，计算多个上述医学图像的不同上述标定点与选定的上述标定点的比值，并根据各上述医学图像的不同上述标定点得到的比值判断各上述标定点是否失真，当失真时根据选定的上述标定点调整颜色，提高生物医学图像的精确度。生物医学图像的精确度。生物医学图像的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种医学图像处理方法和存储介质


[0001]本专利技术涉及医学处理领域，具体而言，涉及一种医学图像处理方法和存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机多媒体技术和机器学习技术的发展，图像数据库的应用也日益广泛。如何有效地建立、管理和充分利用图像信息库资源，实现智能化、高效地识别和检索图像，一直是国内外科研工作者关注的热点问题，在科学研究、国防军事、工业生产、航空航天、生物医学、交通监控等领域有着广泛的应用。尤其是面对生物医学图像数据数量大、多模态、成像复杂、针对性较强等特点，特征提取技术不断面临新的机遇和挑战。
[0003]图像特征的提取是图像识别和图像检索的重要的环节。图像特征主要包括文本语义特征和视觉信息特征两类，目前图像的视觉特征成为了国内外学者的重点研究热点，图像视觉信息特征主要包含两方面内容：一方面是图像的视觉特征，如颜色、灰度、形状、纹理与边缘等特征，这是图像所固有的、重要的、本质的属性，具有一定的客观性；另一方面是高层次图像信息，对图像内容在语义的角度上进行描述。前者用于描述所有图像共有的、与图像的具体类型或内容无关的特征；后者则基于对所描述图像内容的某些先验知识条件上，与具体的应用紧密相关。
[0004]但是，与普通图像相比较，生物医学图像具有精度高、数量大、与解剖和临床密切相关、存在噪声和局部体效应等特点，这大大增加了对生物医学图像进行特征提取的难度，所以生物医学图像的特征提取方法的过程更加复杂，不但将图像处理技术和生物医学知识相互结合，而且借助人工智能、认知科学、信息检索、模式识别等多个领域的技术，对生物医学图像进行特征数值化来辅助完成生物医学图像的识别与检索。近年来，一些国内外学者对生物医学图像的特征提取方法展开了大量的研究。但是，目前的医学图像处理方法一般通过医生观看鉴别医学图像，对于医生的医术要求高，有时由于识别设备、识别环境和识别角度等原因造成清晰程度不同，人眼难以准确识别医学图像。因此，如何有效地提高生物医学图像精确度，使其便于人眼识别是目前的设计难点。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种医学图像处理方法，其能够提高生物医学图像的精确度。
[0006]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，其能够提高生物医学图像的精确度。
[0007]本专利技术的实施例是这样实现的：
[0008]第一方面：本申请实施例提供一种医学图像处理方法，包括如下步骤：获取同一病人相同部位的多个医学图像，识别各上述医学图像并标记多个上述医学图像相对应的多个标定点，根据多个上述医学图像对应的多个上述标定点的颜色参数大小选择处于中间值的上述标定点，计算多个上述医学图像的不同上述标定点与选定的上述标定点的比值，并根
据各上述医学图像的不同上述标定点得到的比值判断各上述标定点是否失真，当失真时根据选定的上述标定点调整颜色。
[0009]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：通过医学扫描设备获取一个病人相同部位的多个医学图像，多个上述医学图像位于人体的不同方位。
[0010]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：医学扫描设备连接有人体识别设备，通过人体识别设备识别多个上述医学图像的同一标识物，根据多个上述医学图像的同一上述标识物识别对应的上述标定点。
[0011]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：根据上述医学图像的颜色参数大小范围将上述医学图像分为多个分区，根据各分区分别识别上述标识物。
[0012]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：上述标识物为多个，根据不同上述标识物将上述医学图像分割成多个部分，并且根据各个部分的标识物分别选择不同上述标定点。
[0013]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，根据各上述医学图像不同上述标定点得到的比值判断上述标定点是否失真，具体包括如下步骤：判断各上述医学图像不同上述标定点的比值是否超出预设阈值，当超出上述预设阈值时判定该上述标定点失真，当未超出时判定上述标定点不失真。
[0014]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：根据各上述医学图像的所有上述标定点得到的多个比值将上述预设阈值设置为区间值，当上述标定点低于或高于上述预设阈值时，判定上述标定点失真，当上述标定点属于上述预设阈值时，判定上述标定点不失真。
[0015]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：当多个上述医学图像对应的上述标定点均超出上述预设阈值时，更换位于中间值的上述标定点。、
[0016]在本专利技术的一些实施例中，上述一种医学图像处理方法，包括如下步骤：根据多个医学图像的对应上述标定点的颜色的最大值和最小值取平均值，将颜色参数大小与平均值最接近的上述标定点设置为中间值。
[0017]第二方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，上述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项上述方法。
[0018]相对于现有技术，本专利技术的实施例至少具有如下优点或有益效果：
[0019]第一方面：本申请实施例提供一种医学图像处理方法，包括如下步骤：获取同一病人相同部位的多个医学图像，识别各上述医学图像并标记多个上述医学图像相对应的多个标定点，根据多个上述医学图像对应的多个上述标定点的颜色参数大小选择处于中间值的上述标定点，计算多个上述医学图像的不同上述标定点与选定的上述标定点的比值，并根据各上述医学图像的不同上述标定点得到的比值判断各上述标定点是否失真，当失真时根据选定的上述标定点调整颜色。
[0020]针对第一方面：本申请实施例通过获取同一病人位于相同部位的多个医学图像，从而识别各医学图像并标记其中的相对应的多个标定点，根据标定点的颜色参数大小选择作为中间标准的标定点，从而计算各标定点分别与标准标定点的颜色参数大小的比例，进
而根据各组标定点的比例判断对应的标定点是否失真，并且当失真时根据选定的中间标准调整各标定点的颜色，从而通过加强识别的医学图像的明暗对比度以提高清晰度，便于医护人员对医学图像进行准确辨认和诊断。本专利技术提高了医学图像的精确度，使其更便于人眼对比和识别。
[0021]第二方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述方法。
[0022]针对第二方面，本申请实施例与第一方面原理相同，在此不必重复描述。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0024]图1为本专利技术实施例医学图像处理方法的流程示意图。
具体实施方式
[0025]为使本申请实施例的目的、技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医学图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：获取同一病人相同部位的多个医学图像，识别各所述医学图像并标记多个所述医学图像相对应的多个标定点，根据多个所述医学图像对应的多个所述标定点的颜色参数大小选择处于中间值的所述标定点，计算多个所述医学图像的不同所述标定点与选定的所述标定点的比值，并根据各所述医学图像的不同所述标定点得到的比值判断各所述标定点是否失真，当失真时根据选定的所述标定点调整颜色。2.如权利要求1所述一种医学图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：通过医学扫描设备获取一个病人相同部位的多个医学图像，多个所述医学图像位于人体的不同方位。3.如权利要求2所述一种医学图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：医学扫描设备连接有人体识别设备，通过人体识别设备识别多个所述医学图像的同一标识物，根据多个所述医学图像的同一所述标识物识别对应的所述标定点。4.如权利要求3所述一种医学图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：根据所述医学图像的颜色参数大小范围将所述医学图像分为多个分区，根据各分区分别识别所述标识物。5.如权利要求3所述一种医学图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：所述标识物为多个，根据不同所述标识物将所述医学图像分割成多个部分，并且根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶鹏宇，
申请(专利权)人：陶鹏宇，
类型：发明
国别省市：