CN107277528A - 大影像传输优化显示方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大影像传输优化显示方法，包括以下步骤：第一服务器从采集的DICOM图像中提取感兴趣区域图像后将其优先传输至第二服务器并显示在终端上；第一服务器将DICOM图像压缩处理后作为第二优先级图像传输至第二服务器并将其替换感兴趣区域图像显示在终端上；第一服务器将DICOM图像无损传输至所述第二服务器，第二服务器将起存储并可选择性的替换第二优先级图像显示在终端上。本发明方法能够将DICOM图像进行感兴趣区域图像传输、灰度压缩图像传输和DICOM图像的无损传输的渐进传输和替换的方式，可以快速给用户看到传输的影像，逐渐呈现全影像，并且优先清晰显示感兴趣区域，缩短了等待时间，提高用户体验。

Description

大影像传输优化显示方法
技术领域
本发明涉及医疗影像技术领域，特别涉及一种大影像传输优化显示方法。
背景技术
DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。
DICOM被广泛应用于放射医疗，心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X射线，CT，核磁共振，超声等)，并且在眼科和牙科等其它医学领域得到越来越深入广泛的应用。在数以万计的在用医学成像设备中，DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。
可以将DICOM分为两大类(这里只是从DICOM相关从业者日常工作角度出发来分类的)：1)DICOM医学图像处理，即DICOM文件中具体数据的处理，说图像可能有些狭隘，广义上还包括波形(心电)、视频(超声)等等；2)DICOM网络传输，主要描述信息在医院各系统之间的交互方式及传输格式。
现今的医疗影像大多是以DICOM的格式进行传输，DICOM格式图像信息多，所占空间也大，通常一张DICOM图像大小在10M左右，传输较慢，影响用户体验。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。
本发明还有一个目的是提供一种大影像传输优化显示方法，其能够将DICOM图像进行感兴趣区域传输、灰度压缩图像传输和DICOM图像的无损传输的渐进传输和替换的方式，使得用户能够更快的获得医疗影像，缩短等待时间，提高用户体验。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种大影像传输优化显示方法，包括以下步骤：
第一服务器从实时采集的DICOM图像中提取感兴趣区域图像，并将所述感兴趣区域图像作为第一优先级图像传输至第二服务器，并在终端上进行同步显示；
所述第一服务器将所述DICOM图像压缩处理后作为第二优先级图像传输至所述第二服务器，所述第二服务器将所述第二优先级图像替换所述感兴趣区域图像显示在所述终端上；
所述第一服务器将无损传输至所述DICOM图像所述第二服务器，所述第二服务器将所述DICOM图像存储并可选择性的替换所述第二优先级图像显示在所述终端上。
优选的是，所述感兴趣区域提取方法为模式识别方法或其他基于图像特征的图像处理方法。
优选的是，所述的模式识别方法为采用了基于先验知识的有监督训练方法，所述先验知识是由人工在测试样本的DICOM图像中标注的感兴趣区域；
所述图像特征为DICOM图像的灰度、梯度或纹理中的一种，所述图像处理方法为自适应阈值法、区域生长法、水平集方法或聚类中的一种。
优选的是，所述感兴趣区域提取方法还包括以下步骤：
将所述DICOM图像均分成多个规格为n*n的图像块，计算各图像块对应的图像局部熵；
将计算的图像局部熵与预设的局部熵阈值进行比较，将高于或低于熵阈值的图像块作为感兴趣区域提取出来，并标记上相应的MASK，将低于或高于熵阈值的图像块作为非感兴趣区域提取出来与所述感兴趣区域相互区分。
优选的是，还包括以下步骤：
将所述DICOM图像用阈值法或区域生长法获取粗分割图像，再将所述粗分割图像分割成规格为n*n的多个图像块，计算各图像块对应的图像局部熵；
将计算的图像局部熵与预设的局部熵阈值进行比较，将高于或低于熵阈值的图像块作为感兴趣区域提取出来，并标记上相应的MASK，将低于或高于熵阈值的图像块作为非感兴趣区域提取出来与所述感兴趣区域相互区分。
优选的是，计算各图像块对应的图像局部熵的具体方法还包括以下步骤：
计算所述图像块中每个像素的灰度值与图像块中所有像素的灰度值之和的比值；
采用下述公式计算每个图像块对应的局部熵值：
其中，pi表示所述比值，H表示任一图像块对应的图像局部熵，n表示该图像块内像素的个数。
优选的是，还包括以下步骤：
所述第一服务器将所述DICOM图像进行压缩处理成同尺寸大小的灰度压缩图像后再将其作为第二优先级图像传输至所述第二服务器；
所述第一服务器将所述DICOM图像进行无损压缩后再将其作传输至所述第二服务器。
优选的是，所述灰度压缩图像的格式为JPEG、PNG、BMP或GIF；压缩处理方法为RunLength Encoding、Rice、LZ77算法或哈夫曼编码。
优选的是，所述无损压缩的方法为小波变换或离散余弦变换。
优选的是，所述第一服务器根据http，tcp或者udp协议向所述第二服务器传输所述第一优先级图像、二级优先级图像或者所述DICOM图像。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明方法能够将DICOM图像进行第一优先级图像的感兴趣区域图像传输、第二优先级图像的灰度压缩图像传输和DICOM图像的无损传输的渐进传输和替换的方式，可以快速给用户看到传输的影像，逐渐呈现全影像，并且优先清晰显示感兴趣区域，缩短了等待时间，提高用户体验。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
如图1所示，本发明提供一种大影像传输优化显示方法，包括以下步骤：
第一服务器从实时采集的DICOM图像中提取感兴趣区域图像，并将所述感兴趣区域图像作为第一优先级图像传输至第二服务器，并在终端上进行同步显示；
所述第一服务器将所述DICOM图像压缩处理后作为第二优先级图像传输至所述第二服务器，所述第二服务器将所述第二优先级图像替换所述感兴趣区域图像显示在所述终端上；
所述第一服务器将无损传输至所述DICOM图像所述第二服务器，所述第二服务器将所述DICOM图像存储并可选择性的替换所述第二优先级图像显示在所述终端上。
在上述方法中，本发明方法能够将DICOM图像进行第一优先级图像的感兴趣区域图像传输、第二优先级图像的灰度压缩图像传输和DICOM图像的无损传输的渐进传输和替换的方式，可以快速给用户看到传输的影像，逐渐呈现全影像，并且优先清晰显示感兴趣区域，缩短了等待时间，提高用户体验；
另外，在实际应用，DICOM图像占用内存空间较大，依据生成设备的不同，可以达到几十甚至上百兆不等，因此传输时需要耗费较长时间，在线上应用中极大影响了用户体验，同时并不是任何时候都需要将传输至第二服务器的DICOM图像替换第二优先级图像，如患者使用的电子胶片，此时只需要查看传输的所述的第二优先级图像(灰度压缩图像)即可，若医生有需要，再打开并查看容量较大的无损的DICOM图像。
大影像传输优化显示方法中，所述感兴趣区域提取方法为模式识别方法或其他基于图像特征的图像处理方法。所述感兴趣区域提取方法在采用模式识别方法时，首先通过模式识别方法对多个历史DICOM图像的感兴趣区域进行分割训练后建立一个分割模型，其中，分割训练中采用的标准图ground truth的分割界限为人工标注，也即是医务人员根据重点需要观看的病人的脏器区域，在多个历史DICOM图像进行人工标记的影像部分；所述多个历史DICOM图像与所述原始DICOM图像的感兴趣区域的轮廓相同或者相近似。
大影像传输优化显示方法中，所述的模式识别方法为采用了基于先验知识的有监督训练方法，所述先验知识是由人工在测试样本的DICOM图像中标注的感兴趣区域；
所述图像特征为DICOM图像的灰度、梯度或纹理中的一种，所述图像处理方法为自适应阈值法、区域生长法、水平集方法或聚类中的一种。
大影像传输优化显示方法中，所述感兴趣区域提取方法还包括以下步骤：
将所述DICOM图像均分成多个规格为n*n的图像块(比如：8*8或16*16)，计算各图像块对应的图像局部熵；
将计算的图像局部熵与预设的局部熵阈值进行比较，将高于或低于熵阈值的图像块作为感兴趣区域提取出来，并标记上相应的MASK，将低于或高于熵阈值的图像块作为非感兴趣区域提取出来与所述感兴趣区域相互区分。
大影像传输优化显示方法中，还包括以下步骤：
将所述DICOM图像用阈值法或区域生长法获取粗分割图像，再将所述粗分割图像分割成规格为n*n的多个图像块，计算各图像块对应的图像局部熵；
将计算的图像局部熵与预设的局部熵阈值进行比较，将高于或低于熵阈值的图像块作为感兴趣区域提取出来，并标记上相应的MASK，将低于或高于熵阈值的图像块作为非感兴趣区域提取出来与所述感兴趣区域相互区分。其中，预设阈值根据需要可以设置为3.5、3.8或4.3等。
大影像传输优化显示方法中，计算各图像块对应的图像局部熵的具体方法还包括以下步骤：
计算所述图像块中每个像素的灰度值与图像块中所有像素的灰度值之和的比值，计算公式如下；
其中，fi表示所述图像块中第i个像素的灰度值，表示所述图像块中所有像素的灰度值之和，n表示所述图像块内像素的个数；
计算根据所述壁纸计算所述图像块对应的局部熵值，计算公式如下：
其中，pi表示所述比值，H表示任一图像块对应的图像局部熵，n表示该图像块内像素的个数。
大影像传输优化显示方法中，还包括以下步骤：
所述第一服务器将所述DICOM图像进行压缩处理成同尺寸大小的灰度压缩图像后再将其作为第二优先级图像传输至所述第二服务器；
所述第一服务器将所述DICOM图像进行无损压缩后再将其作传输至所述第二服务器。
其中，所述第一服务器将所述DICOM图像进行无损压缩后再传输，即是不损失任何信息的图像传输，也可以采用一些实时性和鲁棒性较好的压缩方法对DICOM图像进行压缩处理后再传输。
大影像传输优化显示方法中，所述灰度压缩图像的格式为JPEG、PNG、BMP或GIF；压缩处理方法为Run Length Encoding、Rice、LZ77算法或哈夫曼编码；得到的灰度压缩图像可以只占用几KB的内存空间，能够在实时性上满足用户需求。
大影像传输优化显示方法中，所述无损压缩的方法为小波变换或离散余弦变换。压缩方法不限于此两种方法。
大影像传输优化显示方法中，所述第一服务器根据http，tcp或者udp协议向所述第二服务器传输所述第一优先级图像、二级优先级图像或者所述DICOM图像。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离说明书及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (10)

1.一种大影像传输优化显示方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一服务器从实时采集的DICOM图像中提取感兴趣区域图像，并将所述感兴趣区域图像作为第一优先级图像传输至第二服务器，并在终端上进行同步显示；
所述第一服务器将所述DICOM图像压缩处理后作为第二优先级图像传输至所述第二服务器，所述第二服务器将所述第二优先级图像替换所述感兴趣区域图像显示在所述终端上；
所述第一服务器将所述DICOM图像无损传输至所述第二服务器，所述第二服务器将所述DICOM图像存储并可选择性的替换所述第二优先级图像显示在所述终端上。
2.如权利要求1所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，所述感兴趣区域提取方法为模式识别方法或其他基于图像特征的图像处理方法。
3.如权利要求2所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，
所述的模式识别方法为采用了基于先验知识的有监督训练方法，所述先验知识是由人工在测试样本的DICOM图像中标注的感兴趣区域；
所述图像特征为DICOM图像的灰度、梯度或纹理中的一种，所述图像处理方法为自适应阈值法、区域生长法、水平集方法或聚类中的一种。
4.如权利要求3所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，所述感兴趣区域提取方法还包括以下步骤：
将所述DICOM图像均分成多个规格为n*n的图像块，计算各图像块对应的图像局部熵；
将计算的图像局部熵与预设的局部熵阈值进行比较，将高于或低于熵阈值的图像块作为感兴趣区域提取出来，并标记上相应的MASK，将低于或高于熵阈值的图像块作为非感兴趣区域提取出来与所述感兴趣区域相互区分。
5.如权利要求3所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，还包括以下步骤：
将所述DICOM图像用阈值法或区域生长法获取粗分割图像，再将所述粗分割图像分割成规格为n*n的多个图像块，计算各图像块对应的图像局部熵；
将计算的图像局部熵与预设的局部熵阈值进行比较，将高于或低于熵阈值的图像块作为感兴趣区域提取出来，并标记上相应的MASK，将低于或高于熵阈值的图像块作为非感兴趣区域提取出来与所述感兴趣区域相互区分。
6.如权利要求4或5中所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，计算各图像块对应的图像局部熵的具体方法还包括以下步骤：
计算所述图像块中每个像素的灰度值与图像块中所有像素的灰度值之和的比值；
采用下述公式计算每个图像块对应的局部熵值：
<mrow> <mi>H</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>l</mi> <mi>o</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
其中，pi表示所述比值，H表示任一图像块对应的图像局部熵，n表示该图像块内像素的个数。
7.如权利要求1所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，还包括以下步骤：
所述第一服务器将所述DICOM图像进行压缩处理成同尺寸大小的灰度压缩图像后再将其作为第二优先级图像传输至所述第二服务器；
所述第一服务器将所述DICOM图像进行无损压缩后再将其作传输至所述第二服务器。
8.如权利要求7所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，所述灰度压缩图像的格式为JPEG、PNG、BMP或GIF；压缩处理方法为Run Length Encoding、Rice、LZ77算法或哈夫曼编码。
9.如权利要求7所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，所述无损压缩的方法为小波变换或离散余弦变换。
10.如权利要求1所述的大影像传输优化显示方法，其特征在于，所述第一服务器根据http，tcp或者udp协议向所述第二服务器传输所述第一优先级图像、二级优先级图像或者所述DICOM图像。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108877899A (zh) * 2018-03-20 2018-11-23 青岛海信医疗设备股份有限公司 Dicom图像的处理方法及服务器
CN109215017A (zh) * 2018-08-16 2019-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 图片处理方法、装置、用户终端、服务器及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101103924A (zh) * 2007-07-13 2008-01-16 华中科技大学 基于乳腺x线摄片的乳腺癌计算机辅助诊断方法及其系统
CN103647980A (zh) * 2013-12-23 2014-03-19 合肥工业大学 一种低码率视频流复合高清图解数据及其带宽分配方法
CN104202624A (zh) * 2014-08-22 2014-12-10 小米科技有限责任公司 传输图片的方法及装置
CN104545975A (zh) * 2014-12-12 2015-04-29 沈阳东软医疗系统有限公司 一种图像传输方法和装置
CN104665856A (zh) * 2013-11-26 2015-06-03 上海西门子医疗器械有限公司 医学图像处理方法、医学图像处理装置及医学x线影像设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101103924A (zh) * 2007-07-13 2008-01-16 华中科技大学 基于乳腺x线摄片的乳腺癌计算机辅助诊断方法及其系统
CN104665856A (zh) * 2013-11-26 2015-06-03 上海西门子医疗器械有限公司 医学图像处理方法、医学图像处理装置及医学x线影像设备
CN103647980A (zh) * 2013-12-23 2014-03-19 合肥工业大学 一种低码率视频流复合高清图解数据及其带宽分配方法
CN104202624A (zh) * 2014-08-22 2014-12-10 小米科技有限责任公司 传输图片的方法及装置
CN104545975A (zh) * 2014-12-12 2015-04-29 沈阳东软医疗系统有限公司 一种图像传输方法和装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108877899A (zh) * 2018-03-20 2018-11-23 青岛海信医疗设备股份有限公司 Dicom图像的处理方法及服务器
CN109215017A (zh) * 2018-08-16 2019-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 图片处理方法、装置、用户终端、服务器及存储介质
CN109215017B (zh) * 2018-08-16 2020-06-02 腾讯科技（深圳）有限公司 图片处理方法、装置、用户终端、服务器及存储介质

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