【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，尤其涉及一种肾脏创面智能分割系统。
技术介绍
1、肾脏创面智能分割是医学图像处理领域的一个重要研究方向，特别是在肾脏创面缝合重建、创伤救治等临床应用中具有重要意义。随着医疗技术的不断进步，肾脏手术日益趋向于微创化、精准化。传统的手术方式往往依赖于医生的经验和直觉，而基于手术视频图像的肾脏创面智能分割技术则能够为医生提供更加精确、客观的手术指导。通过精确的肾脏创面分割，医生可以更准确地了解肾脏的损伤程度、范围及性质，从而制定更为科学合理的治疗方案。肾脏创面分割的应用前景广阔。在临床方面，它可以为医生提供更为客观、准确的诊断依据和治疗方案；在科研方面，它可以为肾脏疾病的研究提供重要的数据支持；在医学教育方面，它可以作为教学工具帮助学生更好地理解肾脏解剖和病理变化。肾脏创面的识别能够帮助医生更准确地评估病情和制定创面重建策略，进行手术规划。
2、现有的系统主要基于图像中不同区域之间边界的像素值或特征差异来实现分割，边界通常表现为像素灰度、纹理、颜色等图像局部特征的突变。通过检测这些突变信息，可以实现对图像的有效分割。
3、但本专利技术在实现本专利技术实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
4、现有技术中，由于肾脏创面区域的边界可能模糊或不规则，导致肾脏创面分割与创面边缘关联度不高的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例通过提供一种肾脏创面智能分割系统，解决了现有技术中肾脏创面分割与创面边缘关
2、本专利技术实施例提供了一种肾脏创面智能分割系统，包括：影像增强模块、边缘模糊指数获取模块、创面规则指数获取模块和创面分割指数获取模块：其中，所述影像增强模块用于通过预设医学影像设备获取肾脏创面影像，对肾脏创面影像进行影像增强处理获取特征创面影像和肾脏影像边缘数据；所述边缘模糊指数获取模块用于根据获取的肾脏影像边缘数据和从预设数据库中获取的预设参考影像边缘数据得到边缘模糊指数，并结合从预设数据库中获取的预设边缘阈值判断是否进行影像调节，若不进行影像调节则执行创面规则指数获取模块功能，所述边缘模糊指数用于评估特征创面影像的边缘模糊程度；所述创面规则指数获取模块用于根据获取的肾脏创面规则数据和从预设数据库中获取的预设参考创面规则数据获取创面规则指数，并结合从数据库中获取的预设创面规则阈值判断是否执行创面分割指数获取模块功能，所述创面规则指数用于评估特征创面影像的边缘规则情况；所述创面分割指数获取模块用于对特征创面影像进行分割处理获取分割创面影像和创面分割数据，并结合从预设数据库中获取的预设参考分割数据获取创面分割指数，基于创面分割指数和从预设数据库中获取的预设分割阈值进行分割调整，所述创面分割指数用于评估特征创面影像的分割情况。
3、可选地，所述特征创面影像的具体获取过程如下：通过预设医学影像设备对肾脏区域进行扫描获取肾脏创面影像，所述预设医学影像设备包括计算机断层扫描、磁共振成像和超声成像设备；对肾脏创面影像进行影像增强处理获取特征创面影像，所述影像增强处理包括对比度增强、边缘增强和区域增强。
4、可选地，所述根据获取的肾脏影像边缘数据和从预设数据库中获取的预设参考影像边缘数据得到边缘模糊指数的具体获取过程如下：对特征创面影像进行边缘数据提取获取肾脏影像边缘数据，所述肾脏影像边缘数据包括第一灰度值、第二灰度值、像素点距离，所述肾脏影像边缘数据用于描述特征创面影像中肾脏创面的边缘轮廓；从预设数据库中获取预设梯度阈值和预设灰度值变化率阈值，并结合肾脏影像边缘数据获取边缘梯度幅值偏差和灰度值变化率偏差；从预设数据库中获取预设梯度偏差阈值和预设灰度值变化率偏差阈值，并结合边缘梯度幅值偏差和灰度值变化率偏差获取边缘模糊指数。
5、可选地，所述边缘模糊指数采用以下公式进行计算：
6、
7、式中，αi表示特征创面影像上第i个像素点的边缘模糊指数，i＝1,2,...,n-1，i表示特征创面影像上像素点的编号，n表示特征创面影像上像素点的总数量，ri表示特征创面影像上第i个像素点的灰度值变化率偏差，gi表示特征创面影像上第i个像素点的边缘梯度幅值偏差，ii表示特征创面影像上第i个像素点的第一灰度值，ii‘表示特征创面影像上第i个像素点的第二灰度值，δxi表示特征创面影像上第i个像素点对应的像素点距离，g0表示预设梯度阈值，r0表示预设灰度值变化率阈值，δr表示预设灰度值变化率偏差阈值，δg表示预设梯度偏差阈值，表示第i个像素点对应灰度值在x轴方向上的一阶导数，表示第i个像素点对应灰度值在y轴方向上的一阶导数，e表示自然常数。
8、可选地，所述结合从预设数据库中获取的预设边缘阈值判断是否进行影像调节的具体过程如下：q1，判断边缘模糊指数是否不高于预设边缘阈值，当边缘模糊指数不高于预设边缘阈值时不进行影像调节，反之执行q2；q2，对特征创面影像进行锐化处理，当监测的边缘模糊指数不高于预设边缘阈值时结束影像调节，反之执行q3；q3，对特征创面影像进行噪声去除处理，当监测的边缘模糊指数不高于预设边缘阈值时结束影像调节，反之则由系统提示预设人员重新获取肾脏创面影像。
9、可选地，所述肾脏创面规则数据的具体获取过程如下：通过预设影像测量设备获取肾脏创面规则数据，所述肾脏创面规则数据包括切线角度、曲线弧长、边缘点距离。
10、可选地所述创面规则指数的具体获取过程如下：从预设数据库中获取预设曲率偏差阈值，通过结合预设曲率阈值、肾脏创面规则数据和预设曲率偏差阈值获取曲率影响度；从预设数据库中获取预设距离标准差偏差阈值，通过结合预设距离标准差阈值、肾脏创面规则数据和预设距离标准差偏差阈值获取距离标准差影响度；从预设数据库中获取预设权重，结合获取的曲率影响度和距离标准差影响度获取创面规则指数，所述预设权重包括预设规则性第一权重和预设规则性第二权重。
11、可选地，所述对特征创面影像进行分割处理获取分割创面影像和创面分割数据的具体过程如下：通过三维切片器获取创面分割数据，所述创面分割数据包括交集面积、并集面积、正类像素数、标记正类像素数，所述交集面积表示分割创面影像中创面面积和人工标注创面面积的重叠部分的面积，所述并集面积表示割创面影像中创面面积和人工标注创面面积合并后覆盖部分的面积。
12、可选地，所述创面分割指数的具体获取过程如下：从预设数据库中获取预设交并比阈值，通过结合交集面积和并集面积获取预设交并比阈值和交集面积与并集面积比值的差值；从预设数据库中获取预设分割精确率阈值，通过结合正类像素数和标记正类像素数获取预设分割精确率阈值和正类像素数与标记正类像素数比值的差值；从预设数据库中获取第一分割权重和预设第二分割权重，并结合预设交并比阈值和交集面积与并集面积比值的差值、预设分割精确率阈值和正类像素数与标记正类像素数比值的差值获取创面分割指数；所述预设参考分割数据包括预设分割精确率阈值、预设交并比阈值、预设第一分割本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种肾脏创面智能分割系统，其特征在于，包括影像增强模块、边缘模糊指数获取模块、创面规则指数获取模块和创面分割指数获取模块：
2.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述特征创面影像的具体获取过程如下：
3.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述根据获取的肾脏影像边缘数据和从预设数据库中获取的预设参考影像边缘数据得到边缘模糊指数的具体获取过程如下：
4.根据权利要求3所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述边缘模糊指数采用以下公式进行计算：
5.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述结合从预设数据库中获取的预设边缘阈值判断是否进行影像调节的具体过程如下：
6.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述肾脏创面规则数据的具体获取过程如下：
7.根据权利要求6所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述创面规则指数的具体获取过程如下：
8.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述对特征创面影像进行分割处理获取分割创面影
9.根据权利要求8所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述创面分割指数的具体获取过程如下：
10.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述基于创面分割指数和从预设数据库中获取的预设分割阈值进行分割调整的具体过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种肾脏创面智能分割系统，其特征在于，包括影像增强模块、边缘模糊指数获取模块、创面规则指数获取模块和创面分割指数获取模块：
2.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述特征创面影像的具体获取过程如下：
3.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述根据获取的肾脏影像边缘数据和从预设数据库中获取的预设参考影像边缘数据得到边缘模糊指数的具体获取过程如下：
4.根据权利要求3所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述边缘模糊指数采用以下公式进行计算：
5.根据权利要求1所述肾脏创面智能分割系统，其特征在于，所述结合从预设数据库中获取的预设边缘阈值判断是否进行影像...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾通宇，冯济，宋佳龙，许清江，王集琛，周泰来，曹溆，王雷，张雨畅，贾玉琪，史昌威，黄庆波，马鑫，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第三医学中心，
类型：发明
国别省市：
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