CN111583212A - 脑部中线移位的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种脑部中线移位的确定方法及装置。该方法包括：获取脑部的医学图像；确定医学图像中的脑部物理中线；确定医学图像中的脑部生理中线；基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位，通过本申请，解决了相关技术中确定医学图像中脑部中线是否存在移位的效率较低的问题。

Description

脑部中线移位的确定方法及装置

技术领域

本申请涉及图像数据处理技术领域，具体而言，涉及一种脑部中线移位的确定方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的迅猛发展，医学影像技术已成为现代医疗诊治中不可或缺的手段，随着社会老龄化程度不断加深，医学影像服务需求不断增长。医生为了对病人的病情进行诊断，天天需要面对数以千计、甚至万计的病人的影像图片。

以脑部CT灌注成像为例，脑部图像的生理中线指的是解剖结构左右脑之间的分割线，物理中线指的是将头颅分为左右两侧的中间直线，正常情况下脑部的物理中线和生理中线基本重合，但有些病人脑部存在肿瘤、出血块的占位情况，占位物对一侧的脑部产生挤压，医学上称为脑部中线移位。目前主要是靠医生逐幅观察医学图像确定是否存在脑部中线偏移效率较低。

针对相关技术中确定医学图像中脑部中线是否存在移位的效率较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种脑部中线移位的确定方法及装置，以解决相关技术中确定医学图像中脑部中线是否存在移位的效率较低的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种脑部中线移位的确定方法。该方法包括：获取脑部的医学图像；确定所述医学图像中的脑部物理中线；确定所述医学图像中的脑部生理中线；基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

进一步地，确定所述医学图像中的脑部物理中线包括：对所述医学图像做图像分割处理，得到所述医学图像的脑部区域；确定所述脑部区域的质心位置；根据所述脑部区域的质心位置，确定穿过所述质心位置的多条直线；确定所述医学图像中每条直线两侧的脑部区域的图像的相似度；将两侧的脑部区域的图像的相似度最高的直线作为所述脑部物理中线。

进一步地，确定所述医学图像中的脑部生理中线包括：将所述医学图像输入目标神经网络模型，确定所述医学图像中的脑部生理中线，其中，所述目标神经网络模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：医学图像和所述医学图像中标识出的脑部生理中线。

进一步地，基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：将所述脑部物理中线的各点做垂线与所述脑部生理中线相交，以确定所述脑部物理中线中各点到所述脑部生理中线的距离，得到多个距离值；确定所述多个距离值中的最大距离值；基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

进一步地，基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：判断所述最大距离值是否大于预设阈值；若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位；若所述最大距离值小于或等于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线未移位。

进一步地，若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：确定所述最大距离值所属的距离范围；基于所述最大距离值所属的距离范围，确定所述脑部中线移位的严重程度。

进一步地，确定所述多个距离值中的最大距离值包括：在所述医学图像中标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置；将标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置的医学图像进行显示。

进一步地，确定所述医学图像中的脑部生理中线之后，所述方法还包括：检测是否接收到调整指令；若接收到所述调整指令，响应所述调整指令对确定出的脑部生理中线中的目标点进行调整，得到调整后的脑部生理中线；基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：基于所述脑部物理中线和调整后的脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

进一步地，若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：采用图像分割技术对所述医学图像中的占位物进行分割，确定所述占位物的位置信息；基于所述占位物的位置信息计算所述占位物的体积或面积；将所述占位物的体积或面积发送至目标终端进行显示。

进一步地，所述方法还包括：在所述医学图像中标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线；将标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线的医学图像展示在目标终端。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种脑部中线移位的确定装置。该装置包括：获取单元，用于获取脑部的医学图像；第一确定单元，用于确定所述医学图像中的脑部物理中线；第二确定单元，用于确定所述医学图像中的脑部生理中线；第三确定单元，用于基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的脑部中线移位的确定。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的脑部中线移位的确定。

通过本申请，采用以下步骤：获取脑部的医学图像；确定医学图像中的脑部物理中线；确定医学图像中的脑部生理中线；基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位，解决了相关技术中确定医学图像中脑部中线是否存在移位的效率较低的问题，通过脑部物理中线和脑部生理中线自动确定出医学图像中的脑部中线是否移位，进而达到了提升确定医学图像中的脑部中线是否移位的效率的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法的流程图；

图2是根据本申请实施例提供的医学图像中占位物和脑部中线移位的示意图；

图3是根据本申请实施例提供的脑部生理中线、脑部物理中线和最大距离值的示意图；以及

图4是根据本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

术语解释：

图像的质心，也称为图像的重心。具体地，图像中每一点的像素值可以理解成此点处的质量。图像是2维的，解决的方法是在x方向和y方向上分别独立地找出质心。即对于x方向的质心，图像在质心左右两边像素和相等；对于y方向的质心，图像在质心上下两边像素和相等，基于图像x方向和y方向上找出的质心确定图像的质心位置。

根据本申请的实施例，提供了一种脑部中线移位的确定方法。

图1是根据本申请实施例的脑部中线移位的确定方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S101，获取脑部的医学图像。

上述的医学图像可以为以下之一：CT平扫图像、CT增强成像、CT灌注成像、磁共振图像。

步骤S102，确定医学图像中的脑部物理中线。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，确定医学图像中的脑部物理中线包括：对医学图像做图像分割处理，得到医学图像的脑部区域；确定脑部区域的质心位置；根据脑部区域的质心位置，确定穿过质心位置的多条直线；确定医学图像中每条直线两侧的脑部区域的图像的相似度；将两侧的脑部区域的图像的相似度最高的直线作为脑部物理中线。

上述的对医学图像做图像分割处理，可以用传统的图像分割算法，也可以用深度学习图像分割模型，在本申请中不作限定。

例如，穿过质心的直线有直线A，直线B，直线C。医学图像中直线A两侧图像的相似度为85％，直线B两侧图像的相似度为95％，直线C两侧图像的相似度为90％，则将直线B作为医学图像中的脑部物理中线。

步骤S103，确定医学图像中的脑部生理中线。

可选地，为了快速准确的确定出医学图像中的脑部生理中线，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，确定医学图像中的脑部生理中线包括：将医学图像输入目标神经网络模型，确定医学图像中的脑部生理中线，其中，目标神经网络模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据均包括：医学图像和医学图像中标识出的脑部生理中线。

举例而言，上述的目标神经网络模型可以为深度学习图像分割模型，具体的可以是基于Unet图像分割网络模型、Vnet图像分割网络模型、FCN图像分割网络模型等现有模型而构建的深度学习图像分割模型。在训练出来的目标神经网络模型之后，对目标神经网络模型进行测试，直到目标神经网络模型确定出的医学图像中的脑部生理中线准确度符合预设要求。

步骤S104，基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位。

通过上述方法，可以通过量化的方式自动的确定出医学图像中的脑部中线是否移位，提升确定医学图像中的脑部中线是否移位的效率，以辅助医生的工作，提升医生的工作效率。通过实践证明，在脑部中线是否移位的速度和准确性上都有很大优势，远高于大多数医生的人工阅片水平，并且随着不断的深度学习，准确率将不断攀升，在为医生减负的同时，可明显提高诊疗的效率。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位包括：将脑部物理中线的各点做垂线与脑部生理中线相交，以确定脑部物理中线中各点到脑部生理中线的距离，得到多个距离值；确定多个距离值中的最大距离值；基于最大距离值确定医学图像中的脑部中线是否移位。

基于最大距离值确定医学图像中的脑部中线是否移位包括：判断最大距离值是否大于预设阈值；若最大距离值大于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线移位；若最大距离值小于或等于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线未移位。

例如，预设阈值为3mm，根据对患者脑部图像进行处理计算得到的脑部物理中线和脑部生理中线最大距离值为10mm，则确定医学图像中的脑部中线移位。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，若最大距离值大于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线移位之后，该方法还包括：确定最大距离值所属的距离范围；基于最大距离值所属的距离范围，确定脑部中线移位的严重程度。

例如，最大距离值为B，属于距离范围{3mm-10mm}，则确定脑部中线移位的严重程度为轻度；最大距离值为C，属于距离范围大于20mm，则确定脑部中线移位的严重程度为重度；最大距离值为D，属于距离范围{10mm-20mm}，则确定脑部中线移位的严重程度为中度。

可选地，为了保证确定出的脑部生理中线的准确性，以保证后续确定医学图像中的脑部中线是否移位的准确度，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，确定医学图像中的脑部生理中线之后，该方法还包括：检测是否接收到调整指令；若接收到调整指令，响应调整指令对确定出的脑部生理中线中的目标点进行调整，得到调整后的脑部生理中线；基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位包括：基于脑部物理中线和调整后的脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位。

通过上述方案，如果医生觉得确定出的脑部生理中线不准确，可以通过交互调整，调整后脑部生理中线重新计算物理中线和生理中线的最大距离及最大距离所在的位置，以确定医学图像中的脑部中线是否移位。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，若最大距离值大于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线移位之后，该方法还包括：采用图像分割技术对医学图像中的占位物进行分割，确定占位物的位置信息；基于占位物的位置信息计算占位物的体积或面积；将占位物的体积或面积发送至目标终端进行显示。

上述的目标终端可以为医生的电脑，或者病人的手机等终端。上述的占位物可以为血块、肿瘤。也即，将病人脑部的血块、肿瘤的体积或面积在目标终端进行显示，以便医生或病人直观的获取到上述信息。如图2是一幅真实的脑部CT图像，从图中可以看出，患者左侧脑部存在占位物(出血或肿瘤等)，占位物挤压左侧脑部导致的脑部生理中线变形，并向右移位。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，该方法还包括：在医学图像中标识出脑部物理中线和脑部生理中线；将标识出脑部物理中线和脑部生理中线的医学图像展示在目标终端。

上述的目标终端可以为医生的电脑，或者病人的手机等终端。通过上述方案，可以在医学图像上标记出脑部物理中线和脑部生理中线，以展示给医生或用户。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法中，确定多个距离值中的最大距离值包括：在医学图像中标识出最大距离值和最大距离值的位置；将标识出最大距离值和最大距离值的位置的医学图像进行显示。

例如，如图3所示，将最大距离值和最大距离值的位置的进行了示意显示。

综上所述，本申请实施例提供的脑部中线移位的确定方法，通过获取脑部的医学图像；确定医学图像中的脑部物理中线；确定医学图像中的脑部生理中线；基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位，解决了相关技术中确定医学图像中脑部中线是否存在移位的效率较低的问题，通过脑部物理中线和脑部生理中线自动确定出医学图像中的脑部中线是否移位，进而达到了提升确定医学图像中的脑部中线是否移位的效率的效果。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本申请实施例还提供了一种脑部中线移位的确定装置，需要说明的是，本申请实施例的脑部中线移位的确定装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于脑部中线移位的确定方法。以下对本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置进行介绍。

图4是根据本申请实施例的脑部中线移位的确定装置的示意图。如图4所示，该装置包括：获取单元301，第一确定单元302，第二确定单元303和第三确定单元304。

具体地，获取单元301，用于获取脑部的医学图像。

第一确定单元302，用于确定医学图像中的脑部物理中线。

第二确定单元303，用于确定医学图像中的脑部生理中线。

第三确定单元304，用于基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位。

本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置，通过获取单元301获取脑部的医学图像；第一确定单元302确定医学图像中的脑部物理中线；第二确定单元303确定医学图像中的脑部生理中线；第三确定单元304基于脑部物理中线和脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位，解决了相关技术中确定医学图像中脑部中线是否存在移位的效率较低的问题，通过脑部物理中线和脑部生理中线自动确定出医学图像中的脑部中线是否移位，进而达到了提升确定医学图像中的脑部中线是否移位的效率的效果。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，第一确定单元302包括：获取模块，用于对医学图像做图像分割处理，得到医学图像的脑部区域；第一确定模块，用于确定脑部区域的质心位置；第二确定模块，用于根据脑部区域的质心位置，确定穿过质心位置的多条直线；第三确定模块，用于确定医学图像中每条直线两侧的脑部区域的图像的相似度；第四确定模块，用于将两侧的脑部区域的图像的相似度最高的直线作为脑部物理中线。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，第二确定单元303包括：第五确定模块，用于将医学图像输入目标神经网络模型，确定医学图像中的脑部生理中线，其中，目标神经网络模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，多组数据中的每组数据均包括：医学图像和医学图像中标识出的脑部生理中线。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，第三确定单元304包括：第六确定模块，用于将脑部物理中线的各点做垂线与脑部生理中线相交，以确定脑部物理中线中各点到脑部生理中线的距离，得到多个距离值；第七确定模块，用于确定多个距离值中的最大距离值；第八确定模块，用于基于最大距离值确定医学图像中的脑部中线是否移位。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，第八确定模块包括：判断子模块，用于判断最大距离值是否大于预设阈值；第一确定子模块，用于若最大距离值大于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线移位；第二确定子模块，用于若最大距离值小于或等于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线未移位。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，该装置还包括：第四确定单元，用于若最大距离值大于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线移位之后，确定最大距离值所属的距离范围；第五确定单元，用于根据最大距离值所属的距离范围，确定脑部中线移位的严重程度。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，该装置还包括：第一标识单元，用于在确定多个距离值中的最大距离值之后，在医学图像中标识出最大距离值和最大距离值的位置；第一显示单元，用于将标识出最大距离值和最大距离值的位置的医学图像进行显示。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，该装置还包括：检测单元，用于确定医学图像中的脑部生理中线之后，检测是否接收到调整指令；调整单元，用于若接收到调整指令，响应调整指令对确定出的脑部生理中线中的目标点进行调整，得到调整后的脑部生理中线；第三确定单元，用于根据脑部物理中线和调整后的脑部生理中线，确定医学图像中的脑部中线是否移位。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，该装置还包括：第六确定单元，用于若最大距离值大于预设阈值，确定医学图像中的脑部中线移位之后，采用图像分割技术对医学图像中的占位物进行分割，确定占位物的位置信息；计算单元，用于基于占位物的位置信息计算占位物的体积或面积；第二显示单元，用于将占位物的体积或面积发送至目标终端进行显示。

可选地，在本申请实施例提供的脑部中线移位的确定装置中，该装置还包括：第二标识单元，用于在医学图像中标识出脑部物理中线和脑部生理中线；第三显示单元，用于将标识出脑部物理中线和脑部生理中线的医学图像展示在目标终端。

所述脑部中线移位的确定装置包括处理器和存储器，上述获取单元301，第一确定单元302，第二确定单元303和第三确定单元304等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来确定脑部中线是否移位。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述脑部中线移位的确定方法。

本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述脑部中线移位的确定方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取脑部的医学图像；确定所述医学图像中的脑部物理中线；确定所述医学图像中的脑部生理中线；基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

处理器执行程序时还实现以下步骤：确定所述医学图像中的脑部物理中线包括：对所述医学图像做图像分割处理，得到所述医学图像的脑部区域；确定所述脑部区域的质心位置；根据所述脑部区域的质心位置，确定穿过所述质心位置的多条直线；确定所述医学图像中每条直线两侧的脑部区域的图像的相似度；将两侧的脑部区域的图像的相似度最高的直线作为所述脑部物理中线。

处理器执行程序时还实现以下步骤：确定所述医学图像中的脑部生理中线包括：将所述医学图像输入目标神经网络模型，确定所述医学图像中的脑部生理中线，其中，所述目标神经网络模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：医学图像和所述医学图像中标识出的脑部生理中线。

处理器执行程序时还实现以下步骤：基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：将所述脑部物理中线的各点做垂线与所述脑部生理中线相交，以确定所述脑部物理中线中各点到所述脑部生理中线的距离，得到多个距离值；确定所述多个距离值中的最大距离值；基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

处理器执行程序时还实现以下步骤：基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：判断所述最大距离值是否大于预设阈值；若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位；若所述最大距离值小于或等于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线未移位。

处理器执行程序时还实现以下步骤：若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：确定所述最大距离值所属的距离范围；基于所述最大距离值所属的距离范围，确定所述脑部中线移位的严重程度。

处理器执行程序时还实现以下步骤：确定所述多个距离值中的最大距离值包括：在所述医学图像中标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置；将标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置的医学图像进行显示。

处理器执行程序时还实现以下步骤：确定所述医学图像中的脑部生理中线之后，所述方法还包括：检测是否接收到调整指令；若接收到所述调整指令，响应所述调整指令对确定出的脑部生理中线中的目标点进行调整，得到调整后的脑部生理中线；基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：基于所述脑部物理中线和调整后的脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

处理器执行程序时还实现以下步骤：若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：采用图像分割技术对所述医学图像中的占位物进行分割，确定所述占位物的位置信息；基于所述占位物的位置信息计算所述占位物的体积或面积；将所述占位物的体积或面积发送至目标终端进行显示。

处理器执行程序时还实现以下步骤：所述方法还包括：在所述医学图像中标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线；将标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线的医学图像展示在目标终端。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取脑部的医学图像；确定所述医学图像中的脑部物理中线；确定所述医学图像中的脑部生理中线；基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：确定所述医学图像中的脑部物理中线包括：对所述医学图像做图像分割处理，得到所述医学图像的脑部区域；确定所述脑部区域的质心位置；根据所述脑部区域的质心位置，确定穿过所述质心位置的多条直线；确定所述医学图像中每条直线两侧的脑部区域的图像的相似度；将两侧的脑部区域的图像的相似度最高的直线作为所述脑部物理中线。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：确定所述医学图像中的脑部生理中线包括：将所述医学图像输入目标神经网络模型，确定所述医学图像中的脑部生理中线，其中，所述目标神经网络模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：医学图像和所述医学图像中标识出的脑部生理中线。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：将所述脑部物理中线的各点做垂线与所述脑部生理中线相交，以确定所述脑部物理中线中各点到所述脑部生理中线的距离，得到多个距离值；确定所述多个距离值中的最大距离值；基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：判断所述最大距离值是否大于预设阈值；若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位；若所述最大距离值小于或等于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线未移位。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：确定所述最大距离值所属的距离范围；基于所述最大距离值所属的距离范围，确定所述脑部中线移位的严重程度。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：确定所述多个距离值中的最大距离值包括：在所述医学图像中标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置；将标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置的医学图像进行显示。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：确定所述医学图像中的脑部生理中线之后，所述方法还包括：检测是否接收到调整指令；若接收到所述调整指令，响应所述调整指令对确定出的脑部生理中线中的目标点进行调整，得到调整后的脑部生理中线；基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：基于所述脑部物理中线和调整后的脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：采用图像分割技术对所述医学图像中的占位物进行分割，确定所述占位物的位置信息；基于所述占位物的位置信息计算所述占位物的体积或面积；将所述占位物的体积或面积发送至目标终端进行显示。

当在数据处理设备上执行时，还适于执行初始化有如下方法步骤的程序：所述方法还包括：在所述医学图像中标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线；将标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线的医学图像展示在目标终端。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种脑部中线移位的确定方法，其特征在于，包括：

获取脑部的医学图像；

确定所述医学图像中的脑部物理中线；

确定所述医学图像中的脑部生理中线；

基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述医学图像中的脑部物理中线包括：

对所述医学图像做图像分割处理，得到所述医学图像的脑部区域；

确定所述脑部区域的质心位置；

根据所述脑部区域的质心位置，确定穿过所述质心位置的多条直线；

确定所述医学图像中每条直线两侧的脑部区域的图像的相似度；

将两侧的脑部区域的图像的相似度最高的直线作为所述脑部物理中线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述医学图像中的脑部生理中线包括：

将所述医学图像输入目标神经网络模型，确定所述医学图像中的脑部生理中线，其中，所述目标神经网络模型是使用多组数据通过机器学习训练出来的，所述多组数据中的每组数据均包括：医学图像和所述医学图像中标识出的脑部生理中线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：

将所述脑部物理中线的各点做垂线与所述脑部生理中线相交，以确定所述脑部物理中线中各点到所述脑部生理中线的距离，得到多个距离值；

确定所述多个距离值中的最大距离值；

基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述最大距离值确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：

判断所述最大距离值是否大于预设阈值；

若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位；

若所述最大距离值小于或等于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线未移位。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：

确定所述最大距离值所属的距离范围；

基于所述最大距离值所属的距离范围，确定所述脑部中线移位的严重程度。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述多个距离值中的最大距离值包括：

在所述医学图像中标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置；

将标识出所述最大距离值和所述最大距离值的位置的医学图像进行显示。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

确定所述医学图像中的脑部生理中线之后，所述方法还包括：检测是否接收到调整指令；若接收到所述调整指令，响应所述调整指令对确定出的脑部生理中线中的目标点进行调整，得到调整后的脑部生理中线；

基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位包括：基于所述脑部物理中线和调整后的脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，若所述最大距离值大于预设阈值，确定所述医学图像中的脑部中线移位之后，所述方法还包括：

采用图像分割技术对所述医学图像中的占位物进行分割，确定所述占位物的位置信息；

基于所述占位物的位置信息计算所述占位物的体积或面积；

将所述占位物的体积或面积发送至目标终端进行显示。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述医学图像中标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线；

将标识出所述脑部物理中线和所述脑部生理中线的医学图像展示在目标终端。

11.一种脑部中线移位的确定装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取脑部的医学图像；

第一确定单元，用于确定所述医学图像中的脑部物理中线；

第二确定单元，用于确定所述医学图像中的脑部生理中线；

第三确定单元，用于基于所述脑部物理中线和所述脑部生理中线，确定所述医学图像中的脑部中线是否移位。

12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至10中任意一项所述的脑部中线移位的确定方法。

13.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至10中任意一项所述的脑部中线移位的确定方法。

Images