【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像，尤其是涉及一种医学图像数据的处理方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、电子内窥镜是疾病诊疗的不可或缺的工具。然而电子内窥镜的设备厂商和型号多种多样，导致不同的设备采集的视频存在不同位置不同大小的边框，部分内窥镜采集的视频图像中，边框占整张视频帧的比例甚至达到了40～50％。边框的存在不利于医生手术复盘，对医生诊断和治疗造成干扰，同时会影响后续算法的处理结果，如导致算法学习到无用的信息，影响算法效果，消耗磁盘存储空间并影响计算速度。而现有图像裁剪方法需对每一帧图像作重复计算，占用大量计算和存储资源，不具有普适性且效率低。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中裁剪内窥镜图像普适性低和效率低的缺陷，提供一种医学图像数据的处理方法、系统、设备及介质。
2、本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：
3、第一方面提供一种医学图像数据的处理方法，所述处理方法包括：
4、获取同一采集视角的医学图像数据集；
5、从所述医学图像数据集中选取若干采样医学图像数据；
6、获取每张所述采样医学图像数据的特征信息；
7、基于所述特征信息识别所述采样医学图像数据中的目标对象边界；
8、基于每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标计算得到目标边界坐标；
9、根据所述目标边界坐标对所述医学图像数据集中的所述医学图像数据进行裁剪。
10
11、将所述医学图像数据集按生成时间依次排序；
12、从排序后的医学图像中选取生成时间上连续的若干采样医学图像数据。
13、较佳地，所述从排序后的医学图像中选取生成时间上连续的若干采样医学图像数据的步骤包括：
14、选取所述生成时间在采样时间阈值内的若干所述采样医学图像数据。
15、较佳地，所述选取若干所述采样医学图像数据的步骤包括：
16、抽样选取多组所述生成时间至少间隔第二时间阈值的医学图像数据采样组；
17、基于各组所述医学图像数据采样组中的每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标，分别计算对应的采样组边界坐标；
18、基于全部的所述采样组边界坐标计算得到所述目标边界坐标。
19、较佳地，所述特征信息用于表征所述采样医学图像数据的颜色和/或纹理信息；
20、所述基于所述特征信息识别所述采样医学图像数据中的目标对象边界的步骤包括：
21、将所述采样医学图像数据基于颜色图像分割算法和/或纹理图像分割算法，计算得到所述医学图像数据中的所述目标对象边界。
22、较佳地，所述基于每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标计算得到目标边界坐标的步骤包括：
23、计算全部所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标对应的设定坐标；
24、其中，所述设定坐标包括平均坐标、方差坐标或中位坐标；
25、将所述设定坐标作为所述目标边界坐标。
26、较佳地，所述处理方法还包括：
27、获取采集所述医学图像数据集的图像采集设备信息；
28、将所述目标边界坐标与所述图像采集设备信息关联；
29、将获取自所述图像采集设备的所述医学图像数据基于所述目标边界坐标进行裁剪。
30、较佳地，所述医学图像数据包括内窥镜图像。
31、第二方面提供一种医学图像数据的处理系统，所述处理系统包括获取模块、选取模块、识别模块、计算模块和裁剪模块；
32、所述获取模块，用于获取同一采集视角的医学图像数据集和获取每张采样医学图像数据的特征信息；
33、所述选取模块，用于从所述医学图像数据集中选取若干采样医学图像数据；
34、所述识别模块，用于基于所述特征信息识别所述采样医学图像数据中的目标对象边界；
35、所述计算模块，用于基于每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标计算得到目标边界坐标；
36、所述裁剪模块，用于根据所述目标边界坐标对所述医学图像数据集中的所述医学图像数据进行裁剪。
37、较佳地，所述选取模块还用于将所述医学图像数据集按生成时间依次排序的所述医学图像数据；选取若干所述生成时间连续的所述采样医学图像数据。
38、较佳地，所述选取模块还用于选取所述生成时间在采样时间阈值内的若干所述采样医学图像数据。
39、较佳地，所述选取模块还用于抽样选取多组所述生成时间至少间隔第二时间阈值的医学图像数据采样组；
40、所述计算模块还用于基于各组所述医学图像数据采样组中的每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标，分别计算对应的采样组边界坐标；基于全部的所述采样组边界坐标计算得到所述目标边界坐标。
41、较佳地，所述特征信息用于表征所述采样医学图像数据的颜色和/或纹理信息；
42、所述识别模块还用于将所述采样医学图像数据基于颜色图像分割算法和/或纹理图像分割算法，计算得到所述医学图像数据中的所述目标对象边界。
43、较佳地，所述计算模块还用于计算全部所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标对应的设定坐标；其中，所述设定坐标包括平均坐标、方差坐标或中位坐标；将所述设定坐标作为所述目标边界坐标。
44、较佳地，所述处理系统还包括关联模块；
45、关联模块，用于获取采集所述医学图像数据集的图像采集设备信息；将所述目标边界坐标与所述图像采集设备信息关联；
46、裁剪模块还用于将获取自所述图像采集设备的所述医学图像数据基于所述目标边界坐标进行裁剪。
47、第三方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并用于在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现如上述的医学图像数据的处理方法。
48、第四方面提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的医学图像数据的处理方法。
49、本专利技术的积极进步效果在于：通过对选取医学图像数据集中的小部分医学图像数据，得到普适于医学图像数据集的目标边界坐标，通过目标边界坐标完成对医学图像数据集整体的快速批量裁剪，有效提高医学图像数据的处理效率，具有普适性且不占用计算和存储资源。
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1.一种医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述从所述医学图像数据集中选取若干所述采样医学图像数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述选取生成时间上连续的若干采样医学图像数据的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述选取若干所述采样医学图像数据的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述特征信息用于表征所述采样医学图像数据的颜色和/或纹理信息；
6.根据权利要求1至5中任一项所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述基于每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的像素点坐标计算得到目标边界坐标的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述处理方法还包括：
8.根据权利要求1所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述医学图像数据包括内窥镜图像。
9.一种医学图
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并用于在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行计算机程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的医学图像数据的处理方法。
11.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的医学图像数据的处理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述从所述医学图像数据集中选取若干所述采样医学图像数据的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述选取生成时间上连续的若干采样医学图像数据的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述选取若干所述采样医学图像数据的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述特征信息用于表征所述采样医学图像数据的颜色和/或纹理信息；
6.根据权利要求1至5中任一项所述的医学图像数据的处理方法，其特征在于，所述基于每张所述采样医学图像数据中所述目标对象边界的...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪先远，
申请(专利权)人：武汉联影智融医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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