[发明专利]基于压力分布数据的建立关系模型的方法及系统、存储介质在审
申请号: | 201810477166.0 | 申请日: | 2018-05-18 |
公开(公告)号: | CN108577844A | 公开(公告)日: | 2018-09-28 |
发明(设计)人: | 宋军华 | 申请(专利权)人: | 北京先通康桥医药科技有限公司 |
主分类号: | A61B5/06 | 分类号: | A61B5/06;G06F17/50 |
代理公司: | 北京中知法苑知识产权代理事务所(普通合伙) 11226 | 代理人: | 李明 |
地址: | 101318 北京市顺义*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 压力分布数据 背景校正 存储介质 建立关系 滤波处理 预定条件 轮廓线 降噪 图像 结构化特征 病变部位 病理信息 关系模型 规律信息 历史数据 临床诊断 模型训练 特征生成 压力分布 乳腺 触诊 预设 成像 测算 应用 | ||
本发明公开了一种基于压力分布数据建立关系模型的方法及系统、存储介质。包括获取若干帧压力分布数据;分别判断各帧压力分布数据是否满足预定条件并对不满足预定条件的各帧压力分布数据进行降噪滤波处理;分别对经过降噪滤波处理后的各帧压力分布数据进行背景校正;对经过背景校正后的各帧压力分布数据分别提取肿块特征,并根据肿块特征生成累积图像和肿块轮廓线;根据至少一个累积图像和肿块轮廓线,计算得到结构化特征参数;并根据其和预设的历史数据进行模型训练,以得到关系模型。可以实现通过压力分布规律信息对病变部位(例如,乳腺)中的肿块信息以及病理信息进行相对准确的测算,提高触诊成像在临床中的应用价值以及临床诊断效率。
技术领域
本发明涉及医学成像和智能诊断领域,特别涉及一种基于压力分布数据的建立关系模型的方法、一种基于压力分布数据的建立关系模型的系统以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
中国乳癌具有发病率增速高、死亡率高、治疗难度高、发病年龄早的趋势,但相比其它肿瘤,乳癌的早诊早治效果更好,如原位癌近100%可治愈。乳癌的主要检查方法有临床触诊、钼靶X线、超声、核磁、乳管镜等,他们均存在一定的局限性。
一般而言,人体乳房中不同组织具有不同的弹性模量,而且当组织发生病理学改变时,尤其是发生恶性病变时,会伴随组织弹性模量的改变。有研究表明,乳房中不同组织的弹性模量从小到大依次为:脂肪组织、乳腺腺体、乳腺纤维化、非浸润性导管癌、浸润性导管癌。因此准确地测量组织弹性模量可以对乳房中发生病变的组织进行识别,辅助临床诊断。
关于如何测量组织弹性模量,目前通常的做法有超声剪切波弹性成像,超声准静态弹性成像,磁弹性成像以及物理弹性成像方法,即触诊成像方法。乳腺触诊成像技术于上世纪90年代被提出,其相应的医疗器械产品于2003年面世,这种产品具有灵敏度高、操作方便、结果判读容易以及完全属于无创。我们认为乳腺触诊成像是一种很有市场前景和社会价值的技术。
乳腺触诊成像的一般方法为将压力传感器阵列施压于乳房表面,由于反作用力压力传感器阵列将得到压力分布的反馈,所述压力分布与乳腺中肿块弹性模量等信息存在一定关系,如何通过压力分布信息得到肿块的弹性模量等信息是一个逆问题的求解。目前国内外往往通过经验分析,通过压力分布信息对肿块信息进行估计,这种方式在准确度方面存在很大的不足,而且对乳腺触诊成像的临床操作者进行疾病判断时要求太高。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提出了一种基于压力分布数据的建立关系模型的方法、一种基于压力分布数据的建立关系模型的系统以及一种计算机可读存储介质。
为了实现上述目的,本发明的第一方面,提供了一种基于压力分布数据的建立关系模型的方法,包括:
步骤S110、获取若干帧压力分布数据;其中,各帧所述压力分布数据由压力传感器阵列反馈得到;
步骤S120、分别判断各帧所述压力分布数据是否满足预定条件,其中,所述预定条件包括压力分布数据为零或明显大于其他帧压力分布数据;
步骤S130、分别对不满足所述预定条件的各帧所述压力分布数据进行降噪滤波处理;
步骤S140、分别对经过降噪滤波处理后的各帧压力分布数据进行背景校正;
步骤S150、对经过背景校正后的各帧所述压力分布数据分别提取肿块特征,并根据所述肿块特征生成累积图像和肿块轮廓线;
步骤S160、根据至少一个所述累积图像和所述肿块轮廓线,计算得到结构化特征参数;
步骤S170、根据所述结构化特征参数和预设的历史数据进行模型训练,以得到所述结构化特征参数与肿块信息之间的关系模型。
可选地,所述降噪滤波处理包括下述至少一项:
邻域平均法、中值滤波、低通滤波和高斯滤波。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京先通康桥医药科技有限公司,未经北京先通康桥医药科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810477166.0/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。