【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种肺结节ct影像的搜索方法及装置。
技术介绍
1、肺结节病灶形态种类丰富，不同形态种类的肺结节具备不同的病情发展，对临床参考意义很大，而针对不同肺结节病例的临床诊疗方案也不相同，医疗机构通常需要参考历史肺结节病例的诊疗效果，来评估新的肺结节病例的诊疗方法。
2、因为主要靠临床医生的经验来评估新的肺结节病例的诊疗方法，主观性高，不同专业水平的医生给出的诊疗方法也有差异。部分医疗机构建立了肺结节病历库，通过打标签的方式对病历进行搜索，由于肺结节病灶形态种类丰富，搜索出来的结果匹配度不高。
技术实现思路
1、本申请提供一种肺结节ct影像的搜索方法及装置方法及装置，以解决相关技术中存在的问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种肺结节ct影像的搜索方法，包括在获取到待搜索肺结节ct影像，从所述ct影像中提取肺结节病灶区域；将所述病灶区域图像的hu值写入病灶三维矩阵中；基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义；从预设的特征数据库中按照匹配度从大到小的顺序匹配出与转义后的特征文本相匹配的特征，将所述相匹配的特征与所述相匹配的特征预关联的病例诊疗方案作为搜索结果。
3、可选地，所述基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义包括：以列为主，将所述三维矩阵转一维数组，将数组中每个数字合并为第一特征文本；以行为主，将所述三维矩阵转一维数组，将数组中每个数字合并为第二特征文本；对所述第一特征文本、和第二特征文本进行第一处理，分
4、可选地，对所述第一特征文本、和第二特征文本进行第一处理，分别得到第三特征文本和第四特征文本包括：对第一特征文本以每连续n个数字求平均值，并将得到的所有平均值合并为第三特征文本；对第二特征文本以每连续n个数字求平均值，并将得到的所有平均值合并为第四特征文本。
5、可选地，所述对所述三维矩阵进行第二处理，得到第五特征文本包括：将所述三维矩阵中前m个最大数求平均值，选取前m个最大数中与平均数绝对值差不超过k1的数字；将所述三维矩阵中后m个最小数求平均值，选取后m个最小数中与平均值绝对值差不超过k2的数字；将不超过k1的数字和不超过k2的数字合并为第五特征文本。
6、可选地，所述方法还包括预先建立特征数据库包括：基于历史病灶图像进行特征文本转义得到特征；基于所述特征与病例诊疗方案关联后存储至数据库中。
7、可选地，从预设的特征数据库中按照匹配度从大到小的顺序匹配出与转义后的特征文本相匹配的特征包括：将第五特征文本从预设特征数据库中进行特征匹配，匹配出相似度最高的第一目标特征，以及预设特征数据库中第一剩余特征；将第四特征文本从第一剩余特征中匹配出相似度最高的特征，得到第二目标特征，以及第二剩余特征；将第三特征文本从第二剩余特征中匹配出相似度最高的特征，得到第三目标特征，以及第三剩余特征；将第二特征文本从第三剩余特征中匹配出相似度最高的特征，得到第四目标特征，以及第四剩余特征；将第一特征文本从第四剩余特征中匹配出相似度最高的特征，得到第五目标特征；对所述第一目标特征、第二目标特征、第三目标特征、第四目标特征、第五目标特征按照相似度大小从大到小排序，得到与转义后的特征文本相匹配的特征。
8、第二方面，本专利技术提供一种肺结节ct影像的搜索装置，包括：病灶提取单元，被配置成在获取到待搜索肺结节ct影像，从所述ct影像中提取肺结节病灶区域；特征文本转义单元，被配置成将所述病灶区域图像的hu值写入病灶三维矩阵中；基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义；匹配单元，被配置成从预设的特征数据库中按照匹配度从大到小的顺序匹配出与转义后的特征文本相匹配的特征，将所述相匹配的特征与所述相匹配的特征预关联的病例诊疗方案作为搜索结果。
9、可选地，所述基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义包括：以列为主，将所述三维矩阵转一维数组，将数组中每个数字合并为第一特征文本；以行为主，将所述三维矩阵转一维数组，将数组中每个数字合并为第二特征文本；对所述第一特征文本、和第二特征文本进行第一处理，分别得到第三特征文本和第四特征文本；对所述三维矩阵进行第二处理，得到第五特征文本。
10、第三方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一项所述的方法。
11、第四方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面提供的方法。
12、本专利技术公开了一种肺结节ct影像的搜索方法及装置，其中方法包括在获取到待搜索肺结节ct影像，从所述ct影像中提取肺结节病灶区域；将所述病灶区域图像的hu值写入病灶三维矩阵中；基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义；从预设的特征数据库中按照匹配度从大到小的顺序匹配出与转义后的特征文本相匹配的特征，将所述相匹配的特征与所述相匹配的特征预关联的病例诊疗方案作为搜索结果。通过特征文本转义方式确定ct影像匹配病例诊疗方案，智能化和精准度都较高，进而克服了相关技术中搜索准确性不高的问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种肺结节CT影像的搜索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肺结节CT影像的搜索方法，其特征在于，所述基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义包括：
3.根据权利要求2所述的肺结节CT影像的搜索方法，其特征在于，对所述第一特征文本、和第二特征文本进行第一处理，分别得到第三特征文本和第四特征文本包括：
4.根据权利要求2所述的肺结节CT影像的搜索方法，其特征在于，所述对所述三维矩阵进行第二处理，得到第五特征文本包括：
5.根据权利要求1所述的肺结节CT影像的搜索方法，其特征在于，所述方法还包括预先建立特征数据库包括：
6.根据权利要求4所述的肺结节CT影像的搜索方法，其特征在于，从预设的特征数据库中按照匹配度从大到小的顺序匹配出与转义后的特征文本相匹配的特征包括：
7.一种肺结节CT影像的搜索装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的肺结节CT影像的搜索装置，其特征在于，所述基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义包括：
9.一种计算机可读存储介
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～6任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种肺结节ct影像的搜索方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肺结节ct影像的搜索方法，其特征在于，所述基于所述三维矩阵对肺结节病灶区域进行特征文本转义包括：
3.根据权利要求2所述的肺结节ct影像的搜索方法，其特征在于，对所述第一特征文本、和第二特征文本进行第一处理，分别得到第三特征文本和第四特征文本包括：
4.根据权利要求2所述的肺结节ct影像的搜索方法，其特征在于，所述对所述三维矩阵进行第二处理，得到第五特征文本包括：
5.根据权利要求1所述的肺结节ct影像的搜索方法，其特征在于，所述方法还包括预先建立特征数据库包括：
6.根据权利要求4所述的肺结节ct...
【专利技术属性】
技术研发人员：衣晓军，陈绪安，
申请(专利权)人：北京长远佳信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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