[发明专利]一种组合式骨肿瘤微创切开活检器及控制方法

说明书

本发明属于医疗技术领域，公开了一种组合式骨肿瘤微创切开活检器及控制方法，组合式骨病变微创切开活检器包括：摄像模块、病变预测模块、主控模块、病变分布检测模块、探照模块、切片模块、钻动模块、缝合模块。本发明通过病变预测模块根据收集不同类型恶性病变用户的历史病变数据建立数据库，进而建立比例风险函数，再对待检用户的数据进行转换和缺失值填充，然后将填充后的数值代入比例风险函数中，建立病变预测的模型，可以较准确的进行病变的预测，满足用户的使用需求；同时通过病变分布检测模块可以准确的确定病变分布区域，有利于提高手术的位置精度，提升手术效果。

技术领域

本发明属于医疗技术领域，尤其涉及一种组合式骨肿瘤微创切开活检器及控制方法。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

目前，根据新生物的细胞特性及对机体的危害性程度，又将病变分为良性病变和恶性病变两大类，而癌症即为恶性病变的总称。要提请注意的是，癌症与癌是两个不同的概念，癌指的是上皮性的恶性病变，如由大肠黏膜上皮形成的恶性病变称为大肠黏膜上皮癌，简称大肠癌。由皮肤上皮形成的称皮肤上皮癌，简称皮肤癌等等。所以，若医生说某某人患的是癌症，即表明用户长的是恶性病变；若说某某人患的是胃癌，意思是用户的胃黏膜上皮形成的癌症，若说用户得的是胃肉瘤，则表明这种恶性病变不是由黏膜上皮细胞所形成的，可能由平滑肌细胞恶变引起，或是属于胃的恶性淋巴瘤等。但也可笼统地说他罹患了癌症。然而，现有组合式骨病变微创切开活检器不能及时预测病变，导致发病率高，不能及时进行治疗；同时不能检测病变分布区域，不能准确的进行手术。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有组合式骨病变微创切开活检器不能及时预测病变图像信息，导致发病率高，不能及时进行治疗；

同时不能检测病变分布区域数据，不能为准确的进行手术提供依据。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种组合式骨肿瘤微创切开活检器及控制方法。

本发明是这样实现的，一种组合式骨肿瘤微创切开活检器控制方法，所述组合式骨肿瘤微创切开活检器控制方法包括：采集不同类型骨肿瘤用户的多幅彩色高分辨率病变历史数据的图像；将高分辨率自然图像从红、绿、蓝RGB颜色空间转换到亮度、蓝色色度、红色色度YCbCr颜色空间；收集所有亮度图像作为高分辨率训练图像集其中表示第p幅高分辨率亮度图像，n表示图像的数量；将高分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块；将所有方形图像块分别用列矢量表示；收集所有列矢量生成高分辨率训练图像块集其中表示中的第p个列矢量，N_s表示训练图像块的数量，与一一对应；对低分辨率输入图像块集X_T中的每个图像块x_t^q，对应的高分辨率输出图像块由如下公式求得：其中表示待求的高分辨率输出图像块；表示与对应的高分辨率训练图像块；表示与对应的高分辨率K近邻；w_qp是求得的重建系数，其中，用低分辨率K近邻线性表示x_t^q，求得重建系数w保证如下公式中的重建误差最小：其中ε^q表示重建误差；x_t^q表示输入低分辨率图像块；表示x_t^q的低分辨率K近邻；表示的第p个近邻；w_qp是第p个近邻的重建系数；w_qp≥0表示系数需要满足非负要求；将所有得到的高分辨率输出图像块拼接起来，重叠区域像素取平均值，得到最终的高分辨率输出亮度图像将高分辨率训练图像集中所有图像按从上到下、从左到右的顺序分成相互重叠的方形图像块，得到的彩色图像的色变图像和插值放大到与同样的大小，得到和联合高分辨率亮度图像由YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，将转换结果作为高分辨率输出图像T_HR；