CN111105414A - 处理方法、交互方法、显示方法及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及处理方法、交互方法、显示方法及存储介质，处理方法主要包括：识别医学影像的感兴趣区域；获取感兴趣区域中的影像参数值；以不同的方式标识感兴趣区域的不同部分，不同部分的影像参数值不同，或者不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。交互方法主要包括：通过界面操作，提供影像参数阈值；基于影像参数阈值以不同的方式标识感兴趣区域的不同部分。显示方法主要包括：以不同的色彩显示感兴趣区域的不同部分，不同部分的影像参数值不同，或者不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。通过本公开的各实施例，能够快速、直观地确定感兴趣区域中各CT值对应的区域，对病灶的诊断和治疗方案的设计提供便利。
Description
技术领域
本公开涉及医疗影像处理、识别、显示技术领域，具体涉及一种医学影像的处理方法、医学诊断界面的交互方法、医学影像的显示方法及计算机可读存储介质。
背景技术
现有技术中，目前CT值在图像中是通过灰度值来体现，CT伪彩化是通过图像分割方法实现，这些图像分割算法利用的是灰度值的算法，如分水岭算法、大津法等，非人工智能方法。而目前的医疗影像AI产品中，只是筛查出病灶点，或将病灶点的边界勾勒出。因此，针对病灶点中无法区别显示、单独交互。
发明内容
本公开意图提供一种医学影像的处理方法、医学诊断界面的交互方法、医学影像的显示方法及计算机可读存储介质，通过识别出的感兴趣区域的各CT值，用不同方式进行显示、交互，能够快速、直观地确定感兴趣区域中各CT值对应的区域，对病灶的诊断和治疗方案的设计提供便利。
根据本公开的方案之一，提供一种医学影像的处理方法，包括：
识别医学影像的感兴趣区域；
获取所述感兴趣区域中的影像参数值；
以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
在一些实施例中，其中，还包括：
所述识别医学影像的感兴趣区域，包括：
通过AI检出医学影像中的感兴趣区域；
通过勾勒确定所述感兴趣区域的边缘，所述勾勒包括自动勾勒和/或手动勾勒。
在一些实施例中，其中，所述获取所述感兴趣区域中的影像参数值，包括：
基于所确定的边缘，获取边缘内的像素点的CT值。
在一些实施例中，其中，所述感兴趣区域包含结节；
所述基于所确定的边缘，获取边缘内的像素点的CT值，包括：
获取结节的所有质点的CT值信息，作为该结节的CT值。
在一些实施例中，其中，所述以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，包括：
确定影像参数阈值；
基于影像参数阈值，在医学影像中渲染所述不同部分。
根据本公开的方案之一，提供一种医学诊断界面的交互方法，包括：
在医学影像上呈现感兴趣区域；
通过界面操作，提供影像参数阈值；
基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分。
在一些实施例中，其中，还包括：
响应于选取影像参数值的操作，以与该影像参数值对应的方式渲染感兴趣区域的相应的部分；或者
响应于选取感兴趣区域的部分的操作，呈现该部分的影像参数值。
在一些实施例中，其中，
所述通过界面操作，提供影像参数阈值，包括：
通过在CT值直方图中操作标尺线确定CT值和/或CT值范围；
所述基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分，包括：
基于通过在CT值直方图中确定的CT值和/或CT值范围，选取相应的色彩渲染所述感兴趣区域的不同部分。
根据本公开的方案之一，提供一种医学影像的显示方法，包括：
呈现识别出的医学影像的感兴趣区域；
以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
根据本公开的方案之一，提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现：
根据上述的处理方法；或者
根据上述的交互方法；或者
根据上述的显示方法。
本公开的各种实施例的医学影像的处理方法、医学诊断界面的交互方法、医学影像的显示方法及计算机可读存储介质，一方面通过基于识别的医学影像的感兴趣区域，以不同的方式标识感兴趣区域的不同部分，不同部分的影像参数值不同，或者不同部分的影像参数值在不同的数值区间内；另一方面通过界面操作，提供影像参数阈值，基于影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分；再一方面通过以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，不同部分的影像参数值不同，或者不同部分的影像参数值在不同的数值区间内，从而实现通过识别出的病灶点的各CT值，用不同方式进行显示，得以快速、直观地确定、显示病灶点中各CT值对应的区域，对病灶的诊断和治疗方案的设计提供便利。
应当理解，前面的大体描述以及后续的详细描述只是示例性的和说明性的，并非对所要求保护的本公开的限制。
附图说明
在未必按照比例绘制的附图中，不同视图中相似的附图标记可以表示相似的构件。具有字母后缀的相似附图标记或具有不同字母后缀的相似附图标记可以表示相似构件的不同实例。附图通常作为示例而非限制地图示各种实施例，并且与说明书和权利要求书一起用于解释所公开的实施例。
图1示出本公开的实施例的医学影像的处理方法的主要流程图；
图2示出本公开的实施例涉及的识别的病灶，其中示出了边缘线；
图3示出本公开的实施例涉及的病灶的不同部分，其中示例出了不同部分以不同色彩渲染方式；
图4示出本公开的实施例的医学诊断界面的交互方法的主要流程图；
图5示出本公开的实施例的一种诊断界面的显示、交互，其中示出了CT值直方图。
具体实施方式
为了使得本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例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公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
除非另外定义，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。
为了保持本公开实施例的以下说明清楚且简明，本公开省略了已知功能和已知部件的详细说明。
针对本公开所涉及医学影像，可以为采用各类医学成像设备获取的人体及身体各部位或器官的立体医学影像，例如：核磁共振成像设备(MRI)获取的三维影像，三维立体医学影像也可以为计算机断层扫描设备(CT)扫描获取的三维影像，或者为对计算机断层扫描设备(CT)扫描的的CT二维切片影像进行重建获取的三维影像，本公开不限于此。二维切片影像是指利用医学成像设备获取的人体及身体各部位或器官的二维序列数字断层影像，例如，计算机断层扫描设备(CT)、核磁共振成像设备(MRI)、正电子发射计算机造影设备(PET)、超声设备(Ultrasound)获取的二维切片影像等，本公开不限于此。二维切片影像也可以指对三维立体医学影像的特征进行提取并重建影像后获得的二维影像。
本公开将通过具体实施例的方式，以CT影像为主要说明示例，描述本公开的实施例的医学影像的处理方法、医学诊断界面的交互方法、医学影像的显示方法及计算机可读存储介质。应当理解，DICOM影像对于器官的三维影像能够全面、详细地呈现，其中以三个维度影像为主要构建基础。矢状面(sagittal plane)是将人体分切为左右两部分，左右切面就是矢状面,而左右相等的切面被称为正中矢状面，相应的影像可以定义为矢状图。冠状面(coronal plane)是沿左、右方向将人体纵切为前后两部分的断面，通过铅垂轴与横轴的平面及与其平行的所有平面都称为冠状面，这些平面将人体分成前、后两个部分，相应的影像可以定义为冠状图。与矢状面和冠状面对应的即有横断面(transverse plane)。机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，即ROI(region of interest)。在Halcon、OpenCV、Matlab等机器视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI，并进行图像的下一步处理。在CT医学影像的分析和诊断过程，对于医学影像中需要分析和诊断的部位、病灶、异物、占位体等等，凡是具有临床分析和诊断意义的感兴趣区域，都符合本公开的各实施例的应用场景。在本公开的各实施例中，以胸部CT影像中包含的关注对象为结节为例，例如肺结节。在胸部CT影像的范畴内，肺结节可以是指表现为小于3mm的局灶性、类椭圆形、密度增高的实型性或亚实性肺部阴影。直径小于5mm的为微小结节，5-10mm的为小结节。肺结节既可以是良性病变，也可以是恶性，或交界性病变。目前可以通过CT来采集胸部影像，并通过AI等方式来辅助诊断胸部影像中可能存在的肺结节。
作为方案之一，如图1所示，本公开的实施例提供了一种医学影像的处理方法，包括：
S101：识别医学影像的感兴趣区域；
S102：获取所述感兴趣区域中的影像参数值；
S103：以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
其中，S101中可以通过系统自动识别、人工识别等方式对感兴趣区域进行识别；
S102中影像参数值包括能够表征医学影像诊断信息的参数值，例如CT值等；
S103中可以符合临床诊断意义的标识方式实现不同的方式标识，例如亮度不同、色彩不同、填充图案不同、闪烁不同等，甚至可以直接通过显示CT值的方式对不同部分予以区别，旨在能够对感兴趣区域中不同部分加以区分标识。
具体的，所述识别医学影像的感兴趣区域可以包括：
通过AI检出医学影像中的感兴趣区域；
通过勾勒确定所述感兴趣区域的边缘，所述勾勒包括自动勾勒和/或手动勾勒。
上述过程中优选的，通过AI识别出医学影像中的感兴趣区域，医学影像可以是CT胸部影像，CT胸部影像中的感兴趣区域可以是病灶点，例如结节等。如图2所示，识别过程中，为了直观呈现出所识别的病灶，可以通过AI算法自动计算勾勒病灶的边缘，也可以通过手动勾勒出病灶点的边缘。手动勾勒可以为：点击鼠标，诊断系统捕捉鼠标的点击动作即可完成边缘勾勒的描点确定；移动鼠标，诊断系统捕捉鼠标的点击动作即可形成描点和鼠标所在位的勾勒线。在判断操作体的点击动作和移动动作所确定的路径满足预设条件下，确定勾勒线，提取由该勾勒线在医学影像上所界定的勾勒区域，以将该勾勒区域提供给用户。手动勾勒还可以为：鼠标光标点选待调整描点，可以在该描点位置点击鼠标不放，移动描点；可以在该描点位置点击鼠标左键放开，移动鼠标而描点随鼠标光标移动，点击鼠标右键释放描点；也可以在该描点位置点击鼠标，通过键盘的方向键更为细致微调描点，等等。针对连接于该描点的线段，诊断系统优选可以响应操作体的上述操作，随着描点的移动调整相应线段。
基于提取的边缘，本公开的实施例的处理方法可以进一步为：所述获取所述感兴趣区域中的影像参数值，包括：
基于所确定的边缘，获取边缘内的像素点的CT值。
具体的，根据所提取的边缘，能够确定边缘内病灶的CT值，例如结节。针对CT胸部影像，本公开的各实施例中可以获取在三维医学影像中，也就是CT胸部影像中的结节CT值，即结节中每一个质点的CT值，得到最终生成的CT值，以及CT值直方图。因此，本公开实施例中所涉及的CT值可以称之为3D-CT值，CT值直方图可以称之为3D-CT值直方图，以示区别于现有技术中的CT值、CT值直方图。下文中也将以“3D-CT值”、“3D-CT值直方图”作为对本公开实施例的描述和解释。获取边缘内的所有像素点的CT值信息，即，获取该边缘所确定的结节内所有质点的CT值作为该结节的3D-CT值。
进一步的，本公开的实施例的处理方法可以为：所述以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，包括：
确定影像参数阈值；
基于影像参数阈值，在医学影像中渲染所述不同部分。
具体的，针对CT胸部影像，影像参数阈值可以是3D-CT值的阈值，例如以3D-CT值为±100HU、±200HU、±600HU等为阈值。诊断系统根据不同的阈值，对结节中不同3D-CT值的各部分进行渲染，例如涂以不同的颜色，形成具有对应的3D-CT值信息的彩色结节图。如图3所示，勾勒线示出了病灶部位，图中病灶以两种色彩对两部分进行了渲染，实例中可以为3D-CT值小于100HU的部分显示为第一色彩，如黄色，3D-CT值大于100HU的部分显示为第二色彩，如黑色。结合临床常见的情形，通常结节是中心部位的3D-CT值大于边缘处的3D-CT值，可以理解为从中心到外是一个逐渐变小的过程。选择一小于中心CT值，大于最边缘CT值得边缘值，即可将结节区分为内外两个区域。
作为方案之一，如图4所示，本公开的实施例提供了一种医学诊断界面的交互方法，包括：
S201：在医学影像上呈现感兴趣区域；
S202：通过界面操作，提供影像参数阈值；
S203：基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分。
其中，S201中可以是呈现通过AI识别出医学影像中的感兴趣区域，医学影像可以是CT胸部影像，CT胸部影像中的感兴趣区域可以是病灶点，例如结节等；
S202中可以是用户通过在当前界面的操作，例如输入操作、菜单点选操作等提供影像参数阈值，也可以是通过在独立于当前界面的操作，例如浮动窗口、弹出界面等；
S203中可以符合临床诊断意义的标识方式实现不同的方式标识，例如亮度不同、色彩不同、填充图案不同、闪烁不同等，甚至可以直接通过显示CT值的方式对不同部分予以区别，旨在能够对感兴趣区域中不同部分加以区分标识。为了丰富交互方式，提升可视化诊断的辨识精度，诊断系统可以在诊断界面上提供色板，供用户在色板上选择需要对病灶的哪部分渲染的何种色彩。
具体的，本公开的实施例的交互方法，还可以包括：
响应于选取影像参数值的操作，以与该影像参数值对应的方式渲染感兴趣区域的相应的部分；或者
响应于选取感兴趣区域的部分的操作，呈现该部分的影像参数值。
具体的，响应于选取影像参数值的操作，以与该影像参数值对应的方式渲染感兴趣区域的相应的部分，可以为：点击诊断界面中诊断信息区域，例如结构化列表栏的CT值下划线，联动地，在医学影像中对于病灶相应于该CT值的部分进行渲染。或者，响应于选取感兴趣区域的部分的操作，呈现该部分的影像参数值，可以为：点击医学影像中病灶的一部分，例如图3中第一色彩的部分，在诊断界面中呈现与该色彩部分相应的3D-CT值。进一步的，可以点击医学影像中病灶的一部分，例如图3中第一色彩的部分，在诊断界面中呈现3D-CT值直方图(参考前文中关于“3D-CT值直方图”描述)，呈现与该色彩部分相应的3D-CT值，以及各种3D-CT值所占比例。例如，呈现结节内的3D-CT值下质点的个数与结节包括的总的质点个数之比，或者结节的3D-CT值下像素点的个数与结节包括的总的像素点个数之比。
进一步的，本公开的实施例的交互方法，可以为：其中，
所述通过界面操作，提供影像参数阈值，包括：
通过在CT值直方图中操作标尺线确定CT值和/或CT值范围；
所述基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分，包括：
基于通过在CT值直方图中确定的CT值和/或CT值范围，选取相应的色彩渲染所述感兴趣区域的不同部分。
如图5所示，图中右侧为表征诊断信息的结构化列表栏，点击其中CT值下划线进入CT直方图进入3D-CT值直方图(参考前文中关于“3D-CT值直方图”描述)。临床中CT值直方图广泛且有效地应用在肝脏影像分析诊断、肺部影像分析诊断、肾脏影像分析诊断、骨骼影像分析诊断、各种腺体影像分析诊断等等实际临床中，例如包括：CT值直方图在原发性肝癌诊断中的应用，在肺小腺癌中肺泡细胞癌含量与不同阈值CT测量的磨玻璃密度含量相关性的应用，在评估CT值直方图在肾上腺肿瘤分化的应用，在鉴别诊断骨巨细胞瘤与动脉瘤样骨囊肿效能的应用，等等。本领域技术人员应当知晓，针对医学影像中所包含的感兴趣区域，例如病灶部位等，可以通过CT值直方图来对其分析和诊断。
继续结合图5，3D-CT值直方图显示有一条标尺线，默认为CT值-300HU弹窗显示当前位置的CT值，密度占比，体积占比。操作标尺线，例如拖动标尺线，当前位置的CT值，密度占比，体积占比相应变化。同样，本实施例的交互操作还可以添加或删除标尺线，没有标尺线的时候，医学影像的呈现状态可以定位在结节勾勒边缘，增加一个标尺线就用两种色彩对结节内部不同部分区分，增加两个标尺线就用三种色彩对结节内部不同部分区分，以此类推，即：在本公开所涉及的各实施例的可交互操作的3D-CT值直方图界面上，操作N条标尺线，从而能够确定出在影像显示区域中以N+1种色彩渲染病灶，从而来对病灶部位进行分色显示。在临床上，同样的结节在不同CT设备上的CT值会不一样，或不同医生或不同医院对阈值的定义也不一致。因此，操作标尺线的意义至少在于，就同样的患者同一天，以不同的设备(如：不同生产厂商、不同型号的CT)拍摄后其灰度值(即CT值)会不一样，同样，对于不同的医生，不同的医院，对磨玻璃区域与过去区域的边界都不一样，诊断系统可默认输出一个边界，但是可能不符合当前分析诊断的需求，此时就需要通过增加、删除、移动等方式来操作调整这些标尺线。
在更多的临床场景下，更多的实施方式中，3D-CT值的阈值可以是两个，针对结节例如：磨玻璃区域<-500HU；-500HU≤过渡区域＜-200HU；-200HU≤实性区域＜-0HU，此时需要两个阈值，磨玻璃区域和过渡区域之间、过渡区域和实性区域之间。此时通过三种颜色进行显示，磨玻璃区域红色、过渡区域黄色、实性区域绿色，此时在CT直方图上可以有两条标尺线，如白色标尺线和绿色标尺线，通过调整白色标尺线和绿色标尺线调整医学影像中结节这三个部分的大小。
作为方案之一，本公开的实施例提供了一种医学影像的显示方法，包括：
呈现识别出的医学影像的感兴趣区域；
以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间。
具体的，可以结合前文中处理方法和交互方法中相应的技术方案，可以通过AI识别出医学影像中的感兴趣区域，医学影像可以是CT胸部影像，CT胸部影像中的感兴趣区域可以是病灶点，例如结节等。通过AI检出CT胸部影像中的病灶，对识别出的医学影像的病灶进行呈现，可以通过AI算法自动计算勾勒病灶的边缘，也可以通过手动勾勒出病灶点的边缘，对勾勒出的边缘进行显示。根据所提取的边缘，能够确定边缘内结节的CT值，即：获取该边缘所确定的结节内所有质点的CT值作为该结节的3D-CT值。进一步的，影像参数阈值可以是3D-CT值的阈值，例如以3D-CT值为±100HU、±200HU、±600HU等为阈值。诊断系统根据不同的阈值，基于对结节中不同3D-CT值的各部分进行渲染，从而在显示界面上进行显示，例如涂以不同的颜色，显示出具有对应的3D-CT值信息的彩色结节图。具体实施例中，可以显示为CT值伪彩显示界面。结合交互方法说明，可点击设置CT值或者对应的颜色，结节内的质点按3D-CT值和对应的颜色进行显示。例如，以黄色和黑色两种颜色显示一个结节，3D-CT值小于100HU部分显示为黄色，3D-CT值大于100HU部分显示为黑色。或者，3D-CT值位于[-500HU,-200HU)范围数值区间的显示为绿色，3D-CT值位于[-200HU,-0HU)范围数值区间的显示为红色。
具体来说，本公开的发明构思之一，旨在能够得到进一步对当前医学影像所包含的感兴趣区域的处理、显示，提供交互方法、处理方法、显示方法，一方面通过基于识别的医学影像的感兴趣区域，以不同的方式标识感兴趣区域的不同部分，不同部分的影像参数值不同，或者不同部分的影像参数值在不同的数值区间内；另一方面通过界面操作，提供影像参数阈值，基于影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分；再一方面通过以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，不同部分的影像参数值不同，或者不同部分的影像参数值在不同的数值区间内，从而实现通过识别出的病灶点的各CT值，用不同方式进行显示，得以快速、直观地确定、显示病灶点中各CT值对应的区域，对病灶的诊断和治疗方案的设计提供便利。
通过本公开的医学影像的显示方法，基于本领域技术人员常识性了解，可以知晓同时公开了：
一种显示设备，包括显示单元和处理器，主要配置为：
呈现识别出的医学影像的感兴趣区域；
以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
本公开各实施例所涉及的如上所述的显示设备，与上述各实施例中的医学影像的显示方法属于同一构思，其能够能够进一步对医学影像所包含的感兴趣区域处理、显示，使得在医学影像分析和诊断过程中从而实现通过识别出的病灶点的各CT值，用不同方式进行显示，得以快速、直观地确定、显示病灶点中各CT值对应的区域，对病灶的诊断和治疗方案的设计提供便利。在此基础上的临床对诊治、用药、护理、康复等这些方面的策略选取，以及病理分析、病例库完善等等各方面，均能够达到良好的有益效果。
在一些实施例中，本公开各实施例所涉及的如上所述的显示设备可以采用各种方式整合在影像的现有处理平台上。例如，可以在胸部影像的现有处理平台上利用开发接口编写上述程序模块，从而实现与现有处理平台的兼容及对其的更新，从而降低硬件成本，更有助于显示设备的推广和应用。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现根据上述的医学影像的处理方法，至少包括：
识别医学影像的感兴趣区域；
获取所述感兴趣区域中的影像参数值；
以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现根据上述的医学诊断界面的交互方法，至少包括：
在医学影像上呈现感兴趣区域；
通过界面操作，提供影像参数阈值；
基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现根据上述的医学影像的显示方法，至少包括：
呈现识别出的医学影像的感兴趣区域；
以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
在一些实施例中，执行算机可执行指令处理器可以是包括一个以上通用处理设备的处理设备，诸如微处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)等。更具体地，该处理器可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、运行其他指令集的处理器或运行指令集的组合的处理器。该处理器还可以是一个以上专用处理设备，诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、片上系统(SoC)等。
在一些实施例中，计算机可读存储介质可以为存储器，诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、相变随机存取存储器(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、闪存盘或其他形式的闪存、缓存、寄存器、静态存储器、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字通用光盘(DVD)或其他光学存储器、盒式磁带或其他磁存储设备，或被用于储存能够被计算机设备访问的信息或指令的任何其他可能的非暂时性的介质等。
在一些实施例中，计算机可执行指令可以实现为多个程序模块，多个程序模块共同实现根据本公开中任何一项所述的医学影像的显示方法。
本公开描述了各种操作或功能，其可以实现为软件代码或指令或者定义为软件代码或指令。显示单元可以实现为在存储器上存储的软件代码或指令模块，其由处理器执行时可以实现相应的步骤和方法。
这样的内容可以是可以直接执行(“对象”或“可执行”形式)的源代码或差分代码(“delta”或“patch”代码)。这里描述的实施例的软件实现可以通过其上存储有代码或指令的制品提供，或者通过操作通信接口以通过通信接口发送数据的方法提供。机器或计算机可读存储介质可以使机器执行所描述的功能或操作，并且包括以可由机器(例如，计算显示设备、电子系统等)访问的形式存储信息的任何机制，例如可记录/不可记录介质(例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存显示设备等)。通信接口包括与硬连线、无线、光学等介质中的任何一种接口以与其他显示设备通信的任何机制，例如存储器总线接口、处理器总线接口、因特网连接、磁盘控制器等。通信接口可以通过提供配置参数和/或发送信号来配置以准备通信接口，以提供描述软件内容的数据信号。可以通过向通信接口发送一个或多个命令或信号来访问通信接口。
本公开的实施例的计算机可执行指令可以组织成一个或多个计算机可执行组件或模块。可以用这类组件或模块的任何数量和组合来实现本公开的各方面。例如，本公开的各方面不限于附图中示出的和本文描述的特定的计算机可执行指令或特定组件或模块。其他实施例可以包括具有比本文所示出和描述的更多或更少功能的不同的计算机可执行指令或组件。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例(或其一个或更多方案)可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本公开。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本公开的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而，以下权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中，其中每个权利要求独立地作为单独的实施例，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本公开的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。
以上实施例仅为本公开的示例性实施例，不用于限制本公开，本公开的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本公开的实质和保护范围内，对本公开做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本公开的保护范围内。
Claims (10)
1.一种医学影像的处理方法，包括：
识别医学影像的感兴趣区域；
获取所述感兴趣区域中的影像参数值；
以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
2.根据权利要求1所述的处理方法，其中，所述识别医学影像的感兴趣区域，包括：
通过AI检出医学影像中的感兴趣区域；
通过勾勒确定所述感兴趣区域的边缘，所述勾勒包括自动勾勒和/或手动勾勒。
3.根据权利要求2所述的处理方法，其中，所述获取所述感兴趣区域中的影像参数值，包括：
基于所确定的边缘，获取边缘内的像素点的CT值。
4.根据权利要求3所述的处理方法，其中，所述感兴趣区域包含结节；
所述基于所确定的边缘，获取边缘内的像素点的CT值，包括：
获取结节的所有质点的CT值信息，作为该结节的CT值。
5.根据权利要求1所述的处理方法，其中，所述以不同的方式标识所述感兴趣区域的不同部分，包括：
确定影像参数阈值；
基于影像参数阈值，在医学影像中渲染所述不同部分。
6.一种医学诊断界面的交互方法，包括：
在医学影像上呈现感兴趣区域；
通过界面操作，提供影像参数阈值；
基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分。
7.根据权利要求6所述的交互方法，其中，还包括：
响应于选取影像参数值的操作，以与该影像参数值对应的方式渲染感兴趣区域的相应的部分；或者
响应于选取感兴趣区域的部分的操作，呈现该部分的影像参数值。
8.根据权利要求6所述的交互方法，其中，
所述通过界面操作，提供影像参数阈值，包括：
通过在CT值直方图中操作标尺线确定CT值和/或CT值范围；
所述基于所述影像参数阈值，将识别出的感兴趣区域以不同的方式标识出不同部分，包括：
基于通过在CT值直方图中确定的CT值和/或CT值范围，选取相应的色彩渲染所述感兴趣区域的不同部分。
9.一种医学影像的显示方法，包括：
呈现识别出的医学影像的感兴趣区域；
以不同的色彩显示所述感兴趣区域的不同部分，所述不同部分的影像参数值不同，或者所述不同部分的影像参数值在不同的数值区间内。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现：
根据权利要求1至5中任一项所述的处理方法；或者
根据权利要求6至8中任一项所述的交互方法；或者
根据权利要求9所述的显示方法。
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