[发明专利]一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法、装置及设备

权利要求书

1.一种电子计算机断层扫描CT图像分类方法，其特征在于，包括：

获取待分类CT图像中各个像素点的点云数据；所述点云数据包括像素点在所述待分类CT图像中的三维坐标值以及CT值；

根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成各个像素点对应的全局影响特征；

将所述各个像素点的点云数据分别与各个像素点对应的全局影响特征进行叠加，得到各个像素点的融合特征数据；

基于所述待分类CT图像中各个像素点的融合特征数据进行图像分类，得到所述待分类CT图像的分类结果；

所述根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成各个像素点对应的全局影响特征，包括：

根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征；其中，所述目标像素点为所述待分类CT图像中任一像素点；

将所述各个像素点的点云数据进行数据分布归一化处理和非线性激活处理，得到各个像素点对应的目标特征数据；

根据所述各个像素点对应的目标特征数据和所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征，得到所述目标像素点对应的全局影响特征；

所述根据所述各个像素点的点云数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征，包括：

将所述各个像素点的点云数据进行数据分布归一化处理，得到各个像素点对应的归一化数据；

将所述各个像素点的点云数据进行非线性激活处理，得到各个像素点对应的非线性数据；

根据所述目标像素点对应的归一化数据、所述各个像素点对应的非线性数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征；

所述根据所述目标像素点对应的归一化数据、所述各个像素点对应的非线性数据以及所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，生成所述待分类CT图像中各个像素点对目标像素点的影响特征，包括：

将所述目标像素点对应的归一化数据与待使用像素点对应的非线性数据的进行相乘，得到所述待使用像素点对目标像素点的初始影响值；其中，所述待使用像素点为所述待分类CT图像中的任一像素点；

根据所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，确定所述待使用像素点对目标像素点的距离影响权重；

将所述待使用像素点对目标像素点初始影响值与所述待使用像素点对目标像素点的距离影响权重的乘积，作为所述待使用像素点对目标像素点的实际影响值；

将所述待使用像素点对目标像素点的实际影响值进行归一化处理，得到所述待使用像素点对目标像素点的影响特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离，确定所述待使用像素点对目标像素点的距离影响权重，包括：

将所述待分类CT图像中任意两个像素点之间的距离中的最大值，确定为最大点间距离；

将待处理距离与所述最大点间距离的比值，确定为所述待处理距离的归一化值；所述待处理距离是指待使用像素点和目标像素点之间的距离；

将1与所述待处理距离的归一化值之间的差值，确定为所述待使用像素点对目标像素点的距离影响权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述各个像素点的点云数据分别与各个像素点对应的全局影响特征进行叠加，得到各个像素点的融合特征数据，包括：

将所述目标像素点对应的全局影响特征与所述目标像素点对应的全局影响权重的乘积，确定为所述目标像素点的加权全局影响特征；其中，所述目标像素点为所述待分类CT图像中任一像素点；所述全局影响权重用于表征像素点对应的全局影响特征对该像素点产生的影响程度；

将所述目标像素点的点云数据与所述目标像素点的加权全局影响特征进行叠加，得到所述目标像素点的融合特征数据。