CN103932727A - 基于ct图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统 - Google Patents
基于ct图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103932727A CN103932727A CN201310023727.7A CN201310023727A CN103932727A CN 103932727 A CN103932727 A CN 103932727A CN 201310023727 A CN201310023727 A CN 201310023727A CN 103932727 A CN103932727 A CN 103932727A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- texture
- computer
- diagnosis system
- system based
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
一种基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统，是一种计算机触觉辅助诊断系统，包括用于由医生握持的力反馈设备和PC机，PC机内设有纹理图像处理模块和力缩放模块并显示CT图像；CT图像的输出连接纹理图像处理模块，纹理图像处理模块的输出连接力缩放模块，力缩放模块的输出连接力反馈设备。本发明利用力反馈设备，通过视觉和触觉交互，建立医生和CT图像进行交互，操作方便，实时性强，诊断效率高，系统安全可靠，可提高病灶判断的准确率，实现远程医疗诊断。
Description
技术领域
本发明涉及计算机辅助诊断，特别涉及一种基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统。
背景技术
随着现代高科技在临床医学中应用与发展，以数字X线摄影(DR)、多层螺旋CT、核磁共振(MRI)和PET为代表的现代高清晰影像设备为临床疾病的诊断提供了极大方便。然而，尽管以PET为代表的功能影像对临床诊断有很大帮助，由于条件限制，在更多的情况下仍是依据现代影像提供的形态信息，放射科医生基本停留在直接读片来获得诊断结果的阶段。这种方式由于病人的个体差异以及医生知识背景、从业经验、疲劳程度以及情绪影响等因素的作用，容易产生判断的失误或错误。根据现代影象提供的信息，按照不同疾病的临床影象特征，用计算机对病变的特征进行量化分析处理并做出判断，从而来避免因人对事物判断的局限性带来的失误，这就产生了医学计算机辅助诊断(CAD)概念。
计算机辅助诊断是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助放射科医生发现病灶，提高诊断的准确率。计算机辅助诊断技术的应用，能够降低这些人为因素对医学诊断带来的影响，有助于提高医生诊断的敏感性和特异性。CAD研究成为现代医学影象研究的热点之一，并在医学诊断中展示出其临床价值。
国内CAD系统在医学影像领域的应用和发展起步晚，水平低，应用范围窄，缺乏较好的验证及评估方法，而且发展不平衡，仍存在不少问题。如软件发展落后于硬件；缺乏客观的、科学的、重复性好的验证系统；计算机得出的结果假阳性偏高，检测敏感性偏低；人工神经网络技术尚不成熟，只适用于解决简单问题，其性能受训练数据集的限制。要解决这些问题需要从事计算机软件、硬件研究的专家和医学专家共同努力，改进CAD的算法，以减少假阳性率，提高检测敏感性；同时加强生物医学工程人员及放射科医师的培训，使医师充分认识CAD系统的功能和特征，并加以正确应用。本发明是通过分析医学CT图像所表现的病变组织(器官)的纹理结构特征，将纹理特征化，形成纹理图像，让放射科医生感觉到组织的触觉特性，为诊断、治疗以及随访提供科学的依据。
发明内容
本发明的目的，就是为了提供一种基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统。
为了实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统，是一种计算机触觉辅助诊断系统，包括用于由医生握持的力反馈设备和PC机，PC机内设有纹理图像处理模块和力缩放模块并显示CT图像；CT图像的输出连接纹理图像处理模块，纹理图像处理模块的输出连接力缩放模块，力缩放模块的输出连接力反馈设备；医生通过力反馈设备感知软组织的粗糙度，并通过CT图像观察病灶可能发生的区域，从而通过视觉和触觉的交互，提高病灶判断的准确率。
所述的力反馈设备是Novint Falcon力反馈装置，包含操作柄、控制器和位置传感器；位置传感器与力缩放模块电信号相连。
CT图像的纹理经过纹理图像处理模块处理后，得到软组织的粗糙度和虚拟操作力，软组织的粗糙度和虚拟操作力经力缩放模块缩放后，通过力反馈设备反馈至医生手中。
所述的纹理图像处理模块，首先对CT图片除噪，采用同态滤波方法，以削除光照不均对图像特征提取的干扰；然后对除噪后的CT图像进行频谱分析和空间滤波，设计高斯滤波器对图像进行空间滤波，将图像分解为低频和高频两部分，高频部分则反映了物体表面的粗糙程度，也就是组织的微观位移空间分布情况；最后把CT图像高频部分的粗糙度与表面刚性系数作线性映射，可计算出组织的法向作用力，即软组织的虚拟力。
所述的力缩放模块，是对计算出的软组织的虚拟力进行缩放，反馈握持力反馈设备的医生手中，使医生感觉到软组织的粗糙度，提高病灶判断的准确率。设力缩放比例为软件设置的比例系数KD，当KD为1时，医生手部感受到的反馈力与软组织的粗糙度相同；当KD小于1时，医生手部感受到的反馈力小于软组织的粗糙度，起到力缩小功能；当KD大于1时，医生手部感受到的反馈力大于软组织的粗糙度，起到力放大功能。
本发明基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统具有以下有益效果：
(一)、提取CT图像的纹理特征，量化软组织的粗糙度；
(二)、使医生在读片过程中获得软组织的触觉，使软组织的表达更真实，从而大大病灶判断的准确率；
(三)、能实现远程CT实时诊断操作，适合远程医疗的需要；
(四)、具有纹理图像处理模块和力缩放模块算法，提高了软组织粗糙度分辨率。
附图说明
图1为本发明基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统的结构框图；
图2为典型腹部CT图像；
图3为图2的粗糙度图；
图4为典型CT图像组织图；
图5为CT图像组织的粗糙度图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
参见图1，本发明的基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统，是一种计算机触觉辅助诊断系统，包括用于由医生握持的力反馈设备2和PC机1，PC机内设有纹理图像处理模块12和力缩放模块13并显示CT图像11；CT图像11的输出连接纹理图像处理模块12，纹理图像处理模块12的输出连接力缩放模块13，力缩放模块的输出连接力反馈设备2。
本发明中的力反馈设备2由是瑞士Force Dimension公司设计生产的NovintFalcon力反馈装置，含操作柄、控制器和位置传感器；位置传感器与力缩放模块13电信号相连。
下面结合图1至图5对本发明的工作过程原理，按照医生至CT图像的视觉反馈和CT图像至医生的触觉反馈两条线路作详细说明。
医生至CT图像的视觉反馈：医生用眼睛注视病灶可能发生的区域，CT图如图2和图4所示，该区域通过医生手中的力反馈设备虚拟工具端与CT图像中的软组织进行交互。
CT图像至医生的触觉反馈：CT图像，如图2和图4所示，黑影表示组织低密度区；白影表示高密度区，经过纹理图像处理模块的处理，提取CT图像的纹理特征，并量化CT图像中软组织的粗糙度，如图3和图5所示，CT白影经图像处理后，颜色越深，粗糙度值越大；CT黑影经图像处理后，颜色越浅，粗糙度值越小。计算出软组织的虚拟操作力；然后通过力缩放模块，把软组织的虚拟操作力进行放大或缩小，经过力反馈设备反馈到医生手中，让医生获得CT图像的触觉。
医生通过视觉找到病灶的可能发生区域，结合该区域组织的触觉，诊断病灶的大小和病发时间，提高诊断准确率。
Claims (3)
1.一种基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统，是一种计算机触觉辅助诊断系统，其特征在于：包括用于由医生握持的力反馈设备和PC机，PC机内设有纹理图像处理模块和力缩放模块并显示CT图像；CT图像的输出连接纹理图像处理模块，纹理图像处理模块的输出连接力缩放模块，力缩放模块的输出连接力反馈设备。
2.如权利要求1所述的基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统，其特征在于：所述的力反馈设备是Novint Falcon力反馈装置，包含操作柄、控制器和位置传感器；位置传感器与力缩放模块电信号相连。
3.如权利要求1所述的基于CT图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统，其特征在于：CT图像的纹理经过纹理图像处理模块处理后，得到软组织的粗糙度和虚拟操作力，软组织的粗糙度和虚拟操作力经力缩放模块缩放后，通过力反馈设备反馈至医生手中。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310023727.7A CN103932727A (zh) | 2013-01-22 | 2013-01-22 | 基于ct图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310023727.7A CN103932727A (zh) | 2013-01-22 | 2013-01-22 | 基于ct图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103932727A true CN103932727A (zh) | 2014-07-23 |
Family
ID=51180803
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310023727.7A Pending CN103932727A (zh) | 2013-01-22 | 2013-01-22 | 基于ct图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103932727A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109567746A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-04-05 | 东南大学 | 一种基于信号检测论的纹理粗糙度量化评价方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1688252A (zh) * | 2002-10-18 | 2005-10-26 | 塞尔-克姆有限责任公司 | 利用虚拟检查功能对远程患者直接进行人工检查 |
| US20090251421A1 (en) * | 2008-04-08 | 2009-10-08 | Sony Ericsson Mobile Communications Ab | Method and apparatus for tactile perception of digital images |
| CN101615072A (zh) * | 2009-06-18 | 2009-12-30 | 东南大学 | 基于从图像灰度恢复形状技术的纹理力触觉再现方法 |
| US20100023857A1 (en) * | 2008-07-23 | 2010-01-28 | General Electric Company | Intelligent user interface using on-screen force feedback and method of use |
| CN101819462A (zh) * | 2010-03-12 | 2010-09-01 | 东南大学 | 基于力/触觉交互设备的图像纹理的力触觉再现系统 |
| CN202179552U (zh) * | 2011-06-02 | 2012-04-04 | 首都医科大学 | 放射科医生肺结节辅助诊断系统 |
| CN102429679A (zh) * | 2011-09-09 | 2012-05-02 | 华南理工大学 | 基于胸部ct图像的肺气肿计算机辅助诊断系统 |
-
2013
- 2013-01-22 CN CN201310023727.7A patent/CN103932727A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1688252A (zh) * | 2002-10-18 | 2005-10-26 | 塞尔-克姆有限责任公司 | 利用虚拟检查功能对远程患者直接进行人工检查 |
| US20090251421A1 (en) * | 2008-04-08 | 2009-10-08 | Sony Ericsson Mobile Communications Ab | Method and apparatus for tactile perception of digital images |
| US20100023857A1 (en) * | 2008-07-23 | 2010-01-28 | General Electric Company | Intelligent user interface using on-screen force feedback and method of use |
| CN101615072A (zh) * | 2009-06-18 | 2009-12-30 | 东南大学 | 基于从图像灰度恢复形状技术的纹理力触觉再现方法 |
| CN101819462A (zh) * | 2010-03-12 | 2010-09-01 | 东南大学 | 基于力/触觉交互设备的图像纹理的力触觉再现系统 |
| CN202179552U (zh) * | 2011-06-02 | 2012-04-04 | 首都医科大学 | 放射科医生肺结节辅助诊断系统 |
| CN102429679A (zh) * | 2011-09-09 | 2012-05-02 | 华南理工大学 | 基于胸部ct图像的肺气肿计算机辅助诊断系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 吴涓等: "一种基于图像处理的纹理力触觉建模和表达方法研究", 《测控技术》 * |
| 邹垂国等: "基于DELTA手控器的纹理的力触觉表达方法", 《仪器仪表学报》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109567746A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-04-05 | 东南大学 | 一种基于信号检测论的纹理粗糙度量化评价方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7379613B2 (ja) | 診断支援装置、診断支援システム、情報処理方法、及びプログラム | |
| RU2639026C2 (ru) | Способ и устройство для интерактивного отображения трехмерных ультразвуковых изображений | |
| CN105431089B (zh) | 根据肝脏扫描确定肝功能的系统和方法 | |
| CN110853111B (zh) | 医学影像处理系统、模型训练方法及训练装置 | |
| KR20170096088A (ko) | 영상처리장치, 영상처리방법 및 이를 기록한 기록매체 | |
| JP2013542046A (ja) | 超音波画像処理のシステムおよび方法 | |
| WO2016038159A1 (en) | Method for automatically generating representations of imaging data and interactive visual imaging reports (ivir). | |
| Zhao et al. | Automatic thyroid ultrasound image classification using feature fusion network | |
| Benbelkacem et al. | Lung infection region quantification, recognition, and virtual reality rendering of CT scan of COVID-19 | |
| EP3105741B1 (en) | Systems for monitoring lesion size trends and methods of operation thereof | |
| Zeng et al. | TUSPM-NET: A multi-task model for thyroid ultrasound standard plane recognition and detection of key anatomical structures of the thyroid | |
| Chen et al. | The research and practice of medical image enhancement and 3D reconstruction system | |
| TWI722297B (zh) | 醫學影像之體內邊緣偵測處理系統及其方法 | |
| CN103932727A (zh) | 基于ct图像纹理触觉的计算机辅助诊断系统 | |
| Xu et al. | Real-time monitoring of manual acupuncture stimulation parameters based on domain adaptive 3D hand pose estimation | |
| CN103020466B (zh) | 一种计算机诊断方法及电子设备 | |
| Zheng et al. | Towards Head Computed Tomography Image Reconstruction Standardization with Deep Learning Assisted Automatic Detection | |
| CN117974832B (zh) | 基于生成对抗网络的多模态肝脏医学图像扩充算法 | |
| Yang et al. | 3D localization of clustered microcalcifications using cranio-caudal and medio-lateral oblique views | |
| CN112884759B (zh) | 一种乳腺癌腋窝淋巴结转移状态的检测方法及相关装置 | |
| Hliboký et al. | State-of-the-art in lung ultrasound processing-brief review | |
| CN116884557B (zh) | 基于数字孪生的体检报告生成方法、终端设备及介质 | |
| Rajinikanth et al. | Extraction of fetal head section from ultrasound images using a soft-computing based image mining system—a study with Kapur’s thresholding and segmentation | |
| Liu | Research on information technology of stomatology treatment under computer big data | |
| Wei et al. | Multimodal Medical Image Fusion and Quality Evaluation. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140723 |