CN107833229A - 信息处理方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种信息处理方法、装置及系统，涉及医疗设备技术领域，可以读取扫描图像中的语义信息，无需人工参与，在一定程度上提高了处理效率以及准确性。本发明实施例提供的信息处理方法，包括：获取已录入的扫描图像；计算所述扫描图像中器官的分布信息；根据所述分布信息确定器官的粗分割结果；将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

Description

信息处理方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及医疗设备技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置及系统。

背景技术

目前，在一些医疗设备中，例如，CT(Computed Tomography、计算机体层摄影)、MR(Magnetic Resonance Imaging，核磁共振成像)等，对检测对象进行扫描检查后，将扫描相关的图像信息等以原始数据或者DICOM(Digital Imaging and Communications inMedicine，医学数字成像和通信)文件的形式存放在PACS(Picture Archiving andCommunication Systems，影像归档和通信系统)等存储设备上。

存储的形式多采用一系列点像素集合的形式，同时通过手动填写或缺省输入等方式加入一些与图像对应的扫描相关信息，如扫描协议、图像尺寸等信息。

在用户输入信息的过程中，由于需要与用户进行交互，处理比较耗时，而且输入的扫描信息也可能因为扫描条件限制或误填的情况，和真实图像不符合。

发明内容

本发明实施例提供一种信息处理方法、装置及系统，可以读取扫描图像中的语义信息，无需人工参与，提高了处理效率以及准确性。

第一方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，包括：

获取已录入的扫描图像；

计算所述扫描图像中器官的分布信息；

根据所述分布信息确定器官的粗分割结果；

将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述计算所述扫描图像中器官的分布信息，包括：通过机器学习的方法计算所述扫描图像中器官的分布信息。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：

在所述器官中预设指定器官；

在所述粗分割结果中确定预设的指定器官对应的粗分割结果；

根据所述预设的指定器官对应的粗分割结果，计算与所述指定器官对应的扫描图像内代表所述指定器官的图像区域的纹理特征；

将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件，包括：

将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件中的标签tag字段中。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件，包括：

将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件中的标签tag字段中。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：

获取用户输入的检索字段；

根据所述检索字段在所述tag字段中检索与所述检索字段对应的信息；

输出所述检索后的结果。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述方法还包括：

读取所述DICOM文件中与指定器官对应的粗分割结果；

将所述粗分割结果作为网格演化算法的初始条件，对所述指定器官进行分割。

第二方面，本发明实施例还提供一种信息处理装置，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储指令，所述指令被所述处理器执行时，导致所述装置实现如前述第一方面中的任意一种方法。

第三方面，本发明实施例还提供一种信息处理系统，包括：

第一获取单元，用于获取已录入的扫描图像；

第一计算单元，用于计算所述扫描图像中器官的分布信息；

确定单元，用于根据所述分布信息确定器官的粗分割结果；

第一写入单元，用于将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述第一计算单元，用于：

通过机器学习的方法计算所述扫描图像中器官的分布信息。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，还包括：

预设单元，用于在所述器官中预设指定器官；

筛选单元，用于在所述粗分割结果中确定预设的指定器官对应的粗分割结果；

第二计算单元，用于根据所述预设的指定器官对应的粗分割结果，计算与所述指定器官对应的扫描图像内代表所述指定器官的图像区域的纹理特征；

第二写入单元，用于将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述第一写入单元，具体用于：

将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件中的标签tag字段中。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述第二写入单元，具体用于：

将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件中的标签tag字段中。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，还包括：

第二获取单元，用于获取用户输入的检索字段；

检索单元，用于根据所述检索字段在所述tag字段中检索与所述检索字段对应的信息；

输出单元，用于输出所述检索后的结果。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，还包括：

读取单元，用于读取所述DICOM文件中与指定器官对应的粗分割结果；

分割单元，用于将所述粗分割结果作为网格演化算法的初始条件，对所述指定器官进行分割。

本发明实施例提供的信息处理方法、装置及系统，通过计算已录入的扫描图像中器官的分布信息，然后根据分布信息确定器官的粗分割结果，并将粗分割结果与已录入的扫描图像一并存入DICOM文件中，本发明实施例提供的技术方案，不但存储了扫描图像，还对录入的扫描图像进行语义分析与存储，无需与用户进行交互，实现了图像信息与语义信息的绑定，避免因扫描条件限制或者输入错误导致扫描参数与图像信息不一致的情况，提高了处理效率以及准确性，解决了现有技术中用户输入信息的过程中，处理比较耗时，容易出现误差的情况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的流程图；

图2为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的另一流程图；

图3为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的另一流程图；

图4为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图；

图6为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图；

图7为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

使用CT、MR、PET(Positron Emission Tomography，正电子发射断层成像术)、SPECT(Single-Photon Emission Computed Tomography，单光子发射计算机断层成像术)等设备对检测对象进行检测后，生成多种图像信息，为了方便存档以及医生查看，需要将检测后生成的图像信息存储在PACS等设备上。由于现阶段，存储的信息多为图像信息自身，对于图像信息内的其他语义信息还需要人工进行处理，因此，为了能够提高效率以及提高准确性，本发明实施例提供一种信息处理方法，图1为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的流程图，如图1所示，本发明实施例的信息处理方法，具体可以包括如下步骤：

101、获取已录入的扫描图像。

在本发明实施例中，当使用医疗设备对检测对象扫描完成后，生成一系列扫描图像，为了获取扫描图像中的语义信息，首先将扫描图像录入系统中，使得系统可以获取扫描图像。录入的图像既可以是2D图像，也可以是3D图像。对获取到的扫描图像，系统可以迅速定位2D图像的片层，以及3D图像中的三维框。

102、计算扫描图像中器官的分布信息。

在本发明实施例中，优选通过机器学习的算法，例如，深度学习、随机森林、灰度分析等，当获取到扫描图像后，可以根据需要匹配相应的算法对其进行计算，也可以由用户指定一种算法对其进行计算。其计算的结果为器官的分布信息，分布信息可以包括概率分布信息、定位框信息、器官分割结果等一种或者多种内容。

例如，当使用随机森林算法时，将图像信息中的每个像素点输入模型后，会落到某个叶节点，由叶节点给出该点属于某个器官的概率。

103、根据分布信息确定器官的粗分割结果。

由于分布信息代表某个器官的分布情况，因此，大概率分布的区域即为器官的位置，因此，可以根据分布信息确定器官的粗分割结果。

104、将粗分割结果写入与已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

在一个具体的实现过程中，将粗分割结果写入与已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件中的标签tag字段中。

例如，粗分割结果中给出了心脏的大致位置区域，则心脏的定位框(x1,x2,y1,y2,z1,z2)，表示三维定位框左上角和右下角的坐标，为该图像中的语义信息，将该语义信息与图像信息存储在同一个DICOM文件中。其中，语义信息可以存储在tag字段中。

本发明实施例提供的信息处理方法，通过计算已录入的扫描图像中器官的分布信息，然后根据分布信息确定器官的粗分割结果，并将粗分割结果与已录入的扫描图像一并存入DICOM文件中，本发明实施例提供的技术方案，不但存储了扫描图像，还对录入的扫描图像进行语义分析与存储，无需与用户进行交互，实现了图像信息与语义信息的绑定，避免因扫描条件限制或者输入错误导致扫描参数与图像信息不一致的情况，提高了处理效率以及准确性，解决了现有技术中用户输入信息的过程中，处理比较耗时，容易出现误差的情况。

并且，DICOM文件中存储的语义信息，还可以被用于数据检索、数据挖掘、加速高级应用等场景中。此外，医生在查看某个扫描图像时，与扫描图像对应的语义信息还可以起到辅助确诊的作用。

在前述内容的基础上，还可以对某些指定器官，例如，需要重点研究的器官，进行进一步的分析，具体的，图2为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的另一流程图，如图2所示，本发明实施例的信息处理方法，还可以包括如下步骤：

105、在器官中预设指定器官。

由于人体器官有很多，且每次医生需要查看的器官也可能不同，因此，医生可以预先在系统中设定指定器官，以对指定器官的数据进行处理。

106、在粗分割结果中确定预设的指定器官对应的粗分割结果。

由于系统内存储的粗分割结果中包含各种器官的结果，因此，在确定了指定器官后，在粗分割结果中确定预设的指定器官对应的粗分割结果。

107、根据所述预设的指定器官对应的粗分割结果，计算与所述指定器官对应的扫描图像内代表指定器官的图像区域的纹理特征。

在本发明实施例中，可以预先设定指定器官，然后使用纹理分析器来根据指定器官对应的粗分割结果进行计算，得到扫描图像中代表该指定器官的图像区域的纹理特征，例如，灰度均值、熵值、均一值等。

108、将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与已录入的扫描图像对应的DICOM文件。

在一个具体的实现过程中，将指定器官的图像区域的纹理特征写入与已录入的扫描图像对应的DICOM文件中的标签tag字段中。

本发明实施例提供的信息处理方法，进一步的，增加了对扫描图像中语义信息的读取与存储，为了在用户进行检索时，提供更多的参考与选择。

在本发明实施例中，上述内容中存储的语义信息可以在PACS中进行检索，具体的，图3为本发明实施例提供的信息处理方法实施例的另一流程图，如图3所示，本发明实施例的信息处理方法在前述任意一种方法的基础上，还可以包括如下步骤：

109、获取用户输入的检索字段。

110、根据检索字段在tag字段中检索与检索字段对应的信息。

111、输出检索后的结果。

在一个具体的实现过程中，以搜索“巨脾”为例，用户在检索栏中输入巨脾，系统读取DICOM文件中的tag，根据粗分割的结果计算脾脏的高度，将大于指定阈值的图像结果返回给用户。

在另一个具体的实现过程中，以搜索“脂肪肝”为例，用户在检索栏中输入脂肪肝，系统读取DICOM文件中的tag，根据纹理特征计算肝脏的灰度均值，将灰度均值低于一定阈值的图像结果返回给用户。

此外，利用本发明实施例中读取语义信息，还可以在其他场景中使用，通过读取DICOM文件中与指定器官对应的粗分割结果，然后将粗分割结果作为网格演化算法的初始条件，对指定器官进行分割，例如，在心脏研究场景中，可以通过读取粗分割结果，作为在图像中分割心脏的初始条件，配合Active Shape Model、Optimal Surface Detection等网格演化算法，可以快速分割心脏。又例如，在辅助诊断场景中，可以将文通过读取纹理特征作为输入，利用统计方法或者机器学习，判断肿瘤的恶性程度、手术预后等。

为了实现上述方法流程，本发明实施例还提供一种信息处理装置，装置包括处理器以及存储器；存储器用于存储指令，指令被处理器执行时，导致装置实现如前述内容中任意一种方法。

本实施例的装置，可以用于执行图1～3所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

为了实现上述方法流程，本发明实施例还提供一种信息处理系统，具体的，图4为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的结构示意图，如图4所示，本发明实施例提供的信息处理系统，包括：第一获取单元11、第一计算单元12、确定单元13、第一写入单元14。

第一获取单元11，用于获取已录入的扫描图像；

第一计算单元12，用于计算扫描图像中器官的分布信息；

确定单元13，用于根据分布信息确定器官的粗分割结果；

第一写入单元14，用于将粗分割结果写入与已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

在一个具体的实现过程中，第一计算单元12，用于：

通过机器学习的方法计算扫描图像中器官的分布信息。

本发明实施例还提供一种信息处理系统，具体的，图5为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图，如图5所示，本发明实施例提供的信息处理系统，在前述内容的基础上，还包括：预设单元15、筛选单元1666、第二计算单元17和第二写入单元18。

预设单元15，用于在器官中预设指定器官。

筛选单元16，用于在粗分割结果中确定预设的指定器官对应的粗分割结果。

第二计算单元17，用于根据所述预设的指定器官对应的粗分割结果，计算与所述指定器官对应的扫描图像内代表指定器官的图像区域的纹理特征。

第二写入单元18，用于将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件。

在一个具体的实现过程中，第一写入单元14，具体用于：

将粗分割结果写入与已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件中的标签tag字段中。

在一个具体的实现过程中，第二写入单元18，具体用于：

将指定器官的图像区域的纹理特征写入与已录入的扫描图像对应的DICOM文件中的标签tag字段中。

本发明实施例还提供一种信息处理系统，具体的，图6为本发明实施例提供的信息处理系统实施例的另一结构示意图，如图6所示，本发明实施例提供的信息处理系统，在前述内容的基础上，还包括：第二获取单元19、检索单元20、输出单元21。

第二获取单元19，用于获取用户输入的检索字段；

检索单元20，用于根据检索字段在tag字段中检索与检索字段对应的信息；

输出单元21，用于输出检索后的结果。

在前述内容的基础上，如图7所示，本发明实施例提供的信息处理系统还包括：读取单元22和分割单元23。

读取单元22，用于读取DICOM文件中与指定器官对应的粗分割结果；

分割单元23，用于将粗分割结果作为网格演化算法的初始条件，对指定器官进行分割。

本实施例的系统，可以用于执行图1～3所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取已录入的扫描图像；

计算所述扫描图像中器官的分布信息；

根据所述分布信息确定器官的粗分割结果；

将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述扫描图像中器官的分布信息，包括：

通过机器学习的方法计算所述扫描图像中器官的分布信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述器官中预设指定器官；

在所述粗分割结果中确定预设的指定器官对应的粗分割结果；

根据所述预设的指定器官对应的粗分割结果，计算与所述指定器官对应的扫描图像内代表所述指定器官的图像区域的纹理特征；

将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件，包括：

将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件中的标签tag字段中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件，包括：

将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件中的标签tag字段中。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取用户输入的检索字段；

根据所述检索字段在所述tag字段中检索与所述检索字段对应的信息；

输出所述检索后的结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

读取所述DICOM文件中与指定器官对应的粗分割结果；

将所述粗分割结果作为网格演化算法的初始条件，对所述指定器官进行分割。

8.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储指令，所述指令被所述处理器执行时，导致所述装置实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

9.一种信息处理系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取已录入的扫描图像；

第一计算单元，用于计算所述扫描图像中器官的分布信息；

确定单元，用于根据所述分布信息确定器官的粗分割结果；

第一写入单元，用于将所述粗分割结果写入与所述已录入的扫描图像对应的医学数字成像和通信DICOM文件。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：

第二计算单元，用于根据所述预设的指定器官对应的粗分割结果，计算与所述指定器官对应的扫描图像内代表所述指定器官的图像区域的纹理特征；

第二写入单元，用于将所述指定器官的图像区域的纹理特征写入与所述已录入的扫描图像对应的DICOM文件。