CN113506005A - 一种ct教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备 - Google Patents
一种ct教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113506005A CN113506005A CN202110807150.3A CN202110807150A CN113506005A CN 113506005 A CN113506005 A CN 113506005A CN 202110807150 A CN202110807150 A CN 202110807150A CN 113506005 A CN113506005 A CN 113506005A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- current
- acquiring
- attention
- image
- picture
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 62
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 43
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 241001270131 Agaricus moelleri Species 0.000 claims description 9
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 6
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 6
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 6
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000013170 computed tomography imaging Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06398—Performance of employee with respect to a job function
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G06T5/70—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
Abstract
本发明提供了一种CT教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备。该方案包括获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行；获取当前预设显示需求；获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。该方案通过自动扫描、预设浏览显示和自动CT模拟控制的方式，实现对于CT教学的高效和自动精准的成像。
Description
技术领域
本发明涉及教学模拟技术领域，更具体地，涉及一种CT教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备。
背景技术
CT教学模拟机主要的X射线对于病人进行CT图像的采集，进而结合进行信息的录入和管理，并进行图像处理，最终进行图像的浏览，进而对图像进行布局调整、缩放、反相等多种功能的设计。
然而，在以往的技术方案中，CT教学模拟机主要关注与如何进行病人的CT成像和具体的信息录入，忽略对于使用者的关注度的监视，而且由于使用者无法快速和准确的对于此次CT拍摄的图像进行操作过程和监视结果的客观评价，这导致传统的CT教学模拟机的使用效果不佳。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提出了一种CT教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备，其可以实现通过自动扫描、预设浏览显示和自动CT模拟控制的方式，对于CT教学的高效和自动精准的成像。
根据本发明实施例第一方面，提供了一种CT教学模拟方法。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种CT教学模拟方法包括：
获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域；
获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度；
获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；
获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；
获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域，具体包括：
获取当前的所述扫描速度、所述扫描方向和所述扫描区域；
根据所述扫描区域、所述扫描方向确定所述X摄像探测器的起始位置；
通过所述X摄像探测器发出X射线，并根据所述扫描速度进行移动。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度，具体包括：
获取当前的所述显示范围，根据所述显示范围进行成像胶片的设置；
获取当前的所述显示亮度和所述显示清晰度，对光电转换器进行设置，使生成的图像信息具有对应的显示亮度和显示清晰度；
将全部的光信号转换为电信号，并计算存储为数字矩阵，并根据所述数字矩阵的数字设置灰度等级；
将全部的所述灰度等级按照其位置坐标组成CT图像，在显示器上显示。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像，具体包括：
获取当前图像处理滤波系数；
根据所述图像处理滤波系数，对所述CT图像进行优化，生成高频信号滤除的第一目标图像；
获取当前图像处理的图像灰度偏移水平；
将所述第一目标图像灰度处理为方形小像素块矩阵，并对所述方形小像素块矩阵添加所述图像灰度偏移水平，生成方形像素矩阵形式的第二目标图像；
将所述第二目标图像保存为所述目标CT观测图像。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率，具体包括：
获取所述X摄像探测器的当前运行水平和预设水平；
根据所述X摄像探测器的预设水平与当前运行水平的差，进行所述X摄像探测器的调整；
获取热校准的当前运行水平和预设水平；
根据所述热校准的当前运行水平与预设水平的差，进行散热器的输出功率的调整。
在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度，具体包括：
获取当前的CT教学系统坐标系原点，并根据所述CT教学系统坐标系原点生成CT教学系统坐标轴；
获得当前的CT教学系统中的成像图片，并提取所述成像图片在所述CT教学系统坐标轴下的初始坐标；
获取所述初始坐标，根据坐标投影公式在所述成像图片上生成本次测量坐标；
根据放大倍数函数获取当前的所述本次测量坐标生成自动放大倍数；
根据所述自动放大倍数在所述成像图片的基础上叠放放大图片；
根据所述本次测量坐标生成测量图片，并利用相似度函数计算所述测量图片与标准图片的函数相似度，其中，所述测量图片为图片a，所述标准图片为图片b；
利用传感器自动获取测量过程的四个阶段的关注度时间，其中所述四个阶段包括：准备时间、观测时间、校对时间、结果分析时间；
利用人脸关注度函数对本次测量的关注程度进行打分，生成所述关注程度分；
将所述关注程度分与所述函数相似度发送到所述测量图片上显示；
所述坐标投影公式为：
其中，x’为本次测量的x轴坐标，y’为本次测量的y轴坐标，x为所述初始坐标的x轴坐标，y为所述初始坐标的y轴坐标，T(x，y)为坐标为横轴x纵轴y的透明度，x0为坐标投影在所述初始坐标中x轴原点坐标，y0为坐标投影在所述初始坐标中y轴原点坐标；
所述放大倍数函数：
其中，K为所述自动放大倍数，L为最大放大倍数限制值，F(x’，y’)为在横坐标x’纵坐标y’点的放大倍数；
所述相似度函数：
其中，S为函数相似度，A为图片a的归一指数，B为图片b的归一指数，za为图片a的平均灰度，zb为图片b的平均灰度，maxa为图片a的最小灰度，mina为图片a的最大灰度，maxb为图片b的最大灰度，minb为图片b的最小灰度；
所述人脸关注度函数：
G＝C1g1+C2g2+C3g3+C4g4
其中，G为人脸关注度，g1为准备时间关注比例，C1为第一关注度系数，g2为观测时间关注比例，C2为第二关注度系数，g3为校对时间关注比例，C3为第三关注度系数，g4为结果分析时间关注比例，C4为第四关注度系数。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种CT教学模拟系统。
在一个或多个实施例中，优选地，所述一种CT教学模拟系统包括：
扫描子模块，用于获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域；
浏览显示子模块，用于获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度；
图像处理子模块，用于获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；
x射线位置校准和热校准子模块，用于获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；
CT自动控制子模块，用于获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。
在一个或多个实施例中，优选地，所述的一种CT教学模拟系统还包括在线自动存储子模块，用于存储CT自动控制过程中的全部图像数据。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现本发明实施例第一方面中任一项所述的步骤。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
1)本发明实施例中，提供了CT自动控制方法，实现了基于监视图像的自动出图和自动分析，提高了使用人员的效率；
2)本发明实施例中，提供了一种关注度的自动分析方法，进而实现了快速的对于使用人员的在线监视，降低了使用人员出现错误的风险；
3)本发明实施中，根据对于正常监视和预设的监视结果进行相似度分析，最终生成了客观的在线监视分数，为使用人员提供了指导。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法的流程图。
图2是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域的流程图。
图3是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度的流程图。
图4是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像的流程图。
图5是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率的流程图。
图6是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度的流程图。
图7是本发明一个实施例的一种CT教学模拟系统的结构图。
图8是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。
具体实施方式
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
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，所描述的实施例仅仅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。
CT教学模拟机主要的X射线对于病人进行CT图像的采集，进而结合进行信息的录入和管理，并进行图像处理，最终进行图像的浏览，进而对图像进行布局调整、缩放、反相等多种功能的设计。
然而，在以往的技术方案中，CT教学模拟机主要关注与如何进行病人的CT成像和具体的信息录入，忽略对于使用者的关注度的监视，而且由于使用者无法快速和准确的对于此次CT拍摄的图像进行操作过程和监视结果的客观评价，这导致传统的CT教学模拟机的使用效果不佳。
本发明实施例中，提供了一种CT教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备。该方案通过自动扫描、预设浏览显示和自动CT模拟控制的方式，实现对于CT教学的高效和自动精准的成像。
本发明实施例第一方面，提供了一种CT教学模拟方法。
图1是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法的流程图。
如图1所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述一种CT教学模拟方法包括：
S101、获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域；
S102、获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度；
S103、获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；
S104、获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；
S105、获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。
在本发明实施例中，主要进行了两部分的自动控制，一方面，图像层面的显示、浏览和图像处理过程的控制，另一方面，进行扫描设备、X射线和散热器设备的校准，进而在此基础上，进行整个平台的自动控制，完成多个阶段的关注度分析和函数相速度分析。
图2是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域的流程图。
如图2所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域，具体包括：
S201、获取当前的所述扫描速度、所述扫描方向和所述扫描区域；
S202、根据所述扫描区域、所述扫描方向确定所述X摄像探测器的起始位置；
S203、通过所述X摄像探测器发出X射线，并根据所述扫描速度进行移动。
在本发明实施例中，确定了具体的扫描的方式的设置方法和具体的扫描过程中的扫描的探测器进行自动运行方式。
图3是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度的流程图。
如图3所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度，具体包括：
S301、获取当前的所述显示范围，根据所述显示范围进行成像胶片的设置；
S302、获取当前的所述显示亮度和所述显示清晰度，对光电转换器进行设置，使生成的图像信息具有对应的显示亮度和显示清晰度；
S303、将全部的光信号转换为电信号，并计算存储为数字矩阵，并根据所述数字矩阵的数字设置灰度等级；
S304、将全部的所述灰度等级按照其位置坐标组成CT图像，在显示器上显示。
在本发明实施例中，进行浏览显示的过程是先设置对应的显示亮度、显示清晰度和显示范围，进而根据预设的参数，对显示器和光电转换器进行设置，最终在显示器上显示。
图4是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像的流程图。
如图4所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像，具体包括：
S401、获取当前图像处理滤波系数；
S402、根据所述图像处理滤波系数，对所述CT图像进行优化，生成高频信号滤除的第一目标图像；
S403、获取当前图像处理的图像灰度偏移水平；
S404、将所述第一目标图像灰度处理为方形小像素块矩阵，并对所述方形小像素块矩阵添加所述图像灰度偏移水平，生成方形像素矩阵形式的第二目标图像；
S405、将所述第二目标图像保存为所述目标CT观测图像。
在本发明实施例中，根据预设的具体的滤波系数和图像偏移水平直接对于CT图像进行数据处理，进而生成了目标CT观测图像。
图5是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率的流程图。
如图5所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率，具体包括：
S501、获取所述X摄像探测器的当前运行水平和预设水平；
S502、根据所述X摄像探测器的预设水平与当前运行水平的差，进行所述X摄像探测器的调整；
S503、获取热校准的当前运行水平和预设水平；
S504、根据所述热校准的当前运行水平与预设水平的差，进行散热器的输出功率的调整。
在本发明实施例中，在进行CT教学模拟时，进行了X摄像探测器和散热器的自动设置，最终进行根据预设的值进行调整，当过高时，则降低输出，当过低时，则提升输出，最终实现自动的CT观测图像的X摄像探测器和散热器的自动运行设置。
图6是本发明一个实施例的一种CT教学模拟方法中的获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度的流程图。
如图6所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度，具体包括：
S601、获取当前的CT教学系统坐标系原点，并根据所述CT教学系统坐标系原点生成CT教学系统坐标轴；
S602、获得当前的CT教学系统中的成像图片，并提取所述成像图片在所述CT教学系统坐标轴下的初始坐标；
S603、获取所述初始坐标，根据坐标投影公式在所述成像图片上生成本次测量坐标；
S604、根据放大倍数函数获取当前的所述本次测量坐标生成自动放大倍数；
S605、根据所述自动放大倍数在所述成像图片的基础上叠放放大图片；
S606、根据所述本次测量坐标生成测量图片，并利用相似度函数计算所述测量图片与标准图片的函数相似度，其中，所述测量图片为图片a，所述标准图片为图片b；
S607、利用传感器自动获取测量过程的四个阶段的关注度时间，其中所述四个阶段包括：准备时间、观测时间、校对时间、结果分析时间；
S608、利用人脸关注度函数对本次测量的关注程度进行打分，生成所述关注程度分；
S609、将所述关注程度分与所述函数相似度发送到所述测量图片上显示；
所述坐标投影公式为：
其中，x’为本次测量的x轴坐标，y’为本次测量的y轴坐标，x为所述初始坐标的x轴坐标，y为所述初始坐标的y轴坐标，T(x，y)为坐标为横轴x纵轴y的透明度，x0为坐标投影在所述初始坐标中x轴原点坐标，y0为坐标投影在所述初始坐标中y轴原点坐标；
所述放大倍数函数：
其中，K为所述自动放大倍数，L为最大放大倍数限制值，F(x’，y’)为在横坐标x’纵坐标y’点的放大倍数；
所述相似度函数：
其中，S为函数相似度，A为图片a的归一指数，B为图片b的归一指数，za为图片a的平均灰度，zb为图片b的平均灰度，maxa为图片a的最小灰度，mina为图片a的最大灰度，maxb为图片b的最大灰度，minb为图片b的最小灰度；
所述人脸关注度函数：
G＝C1g1+C2g2+C3g3+C4g4
其中，G为人脸关注度，g1为准备时间关注比例，C1为第一关注度系数，g2为观测时间关注比例，C2为第二关注度系数，g3为校对时间关注比例，C3为第三关注度系数，g4为结果分析时间关注比例，C4为第四关注度系数。
在本发明实施例中，本CT教学系统提供了一种关注度的自动分析方法，进而实现了快速的对于使用人员的在线监视，降低了使用人员出现错误的风险，进而根据对于正常监视和预设的监视结果进行相似度分析，最终生成了客观的在线监视分数和具体的关注度，为使用人员提供了指导。
本发明实施例的第二方面，提供了一种CT教学模拟系统。
图7是本发明一个实施例的一种CT教学模拟系统的结构图。
如图7所示，在一个或多个实施例中，优选地，所述一种CT教学模拟系统包括：
扫描子模块701，用于获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域；
浏览显示子模块702，用于获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度；
图像处理子模块703，用于获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；
x射线位置校准和热校准子模块704，用于获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；
CT自动控制子模块705，用于获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。
在一个或多个实施例中，优选地，所述的一种CT教学模拟系统还包括在线自动存储子模块706，用于存储CT自动控制过程中的全部图像数据。
在本发明实施例中，通过自动扫描、浏览显示进行数据处理，进而通过图像处理子模块进行在线的数据分析，获得不存在噪声的产生数据，并通过X射线位置和热量校准后获得精确的测试能量，最终，经过CT自动控制实现对于CT模型的测试效率和测试水平提升。
根据本发明实施例第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面中任一项所述的方法。
根据本发明实施例第四方面，提供一种电子设备。图8是本发明一个实施例中一种电子设备的结构图。图8所示的电子设备为通用CT教学模拟装置，其包括通用的计算机硬件结构，其至少包括处理器801和存储器802。处理器801和存储器802通过总线803连接。存储器802适于存储处理器801可执行的指令或程序。处理器801可以是独立的微处理器，也可以是一个或者多个微处理器集合。由此，处理器801通过执行存储器802所存储的指令，从而执行如上所述的本发明实施例的方法流程实现对于数据的处理和对于其它装置的控制。总线803将上述多个组件连接在一起，同时将上述组件连接到显示控制器804和显示装置以及输入/输出(I/O)装置805。输入/输出(I/O)装置805可以是鼠标、键盘、调制解调器、网络接口、触控输入装置、体感输入装置、打印机以及本领域公知的其他装置。典型地，输入/输出装置805通过输入/输出(I/O)控制器806与系统相连。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
1)本发明实施例中，提供了CT自动控制方法，实现了基于监视图像的自动出图和自动分析，提高了使用人员的效率；
2)本发明实施例中，提供了一种关注度的自动分析方法，进而实现了快速的对于使用人员的在线监视，降低了使用人员出现错误的风险；
3)本发明实施中，根据对于正常监视和预设的监视结果进行相似度分析，最终生成了客观的在线监视分数，为使用人员提供了指导。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种CT教学模拟方法，其特征在于，该方法包括：
获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域；
获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度；
获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；
获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；
获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。
2.如权利要求1所述的一种CT教学模拟方法，其特征在于，所述获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域，具体包括：
获取当前的所述扫描速度、所述扫描方向和所述扫描区域；
根据所述扫描区域、所述扫描方向确定所述X摄像探测器的起始位置；
通过所述X摄像探测器发出X射线，并根据所述扫描速度进行移动。
3.如权利要求1所述的一种CT教学模拟方法，其特征在于，所述获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度，具体包括：
获取当前的所述显示范围，根据所述显示范围进行成像胶片的设置；
获取当前的所述显示亮度和所述显示清晰度，对光电转换器进行设置，使生成的图像信息具有对应的显示亮度和显示清晰度；
将全部的光信号转换为电信号，并计算存储为数字矩阵，并根据所述数字矩阵的数字设置灰度等级；
将全部的所述灰度等级按照其位置坐标组成CT图像，在显示器上显示。
4.如权利要求3所述的一种CT教学模拟方法，其特征在于，所述获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像，具体包括：
获取当前图像处理滤波系数；
根据所述图像处理滤波系数，对所述CT图像进行优化，生成高频信号滤除的第一目标图像；
获取当前图像处理的图像灰度偏移水平；
将所述第一目标图像灰度处理为方形小像素块矩阵，并对所述方形小像素块矩阵添加所述图像灰度偏移水平，生成方形像素矩阵形式的第二目标图像；
将所述第二目标图像保存为所述目标CT观测图像。
5.如权利要求1所述的一种CT教学模拟方法，其特征在于，所述获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率，具体包括：
获取所述X摄像探测器的当前运行水平和预设水平；
根据所述X摄像探测器的预设水平与当前运行水平的差，进行所述X摄像探测器的调整；
获取热校准的当前运行水平和预设水平；
根据所述热校准的当前运行水平与预设水平的差，进行散热器的输出功率的调整。
6.如权利要求1所述的一种CT教学模拟方法，其特征在于，所述获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度，具体包括：
获取当前的CT教学系统坐标系原点，并根据所述CT教学系统坐标系原点生成CT教学系统坐标轴；
获得当前的CT教学系统中的成像图片，并提取所述成像图片在所述CT教学系统坐标轴下的初始坐标；
获取所述初始坐标，根据坐标投影公式在所述成像图片上生成本次测量坐标；
根据放大倍数函数获取当前的所述本次测量坐标生成自动放大倍数；
根据所述自动放大倍数在所述成像图片的基础上叠放放大图片；
根据所述本次测量坐标生成测量图片，并利用相似度函数计算所述测量图片与标准图片的函数相似度，其中，所述测量图片为图片a，所述标准图片为图片b；
利用传感器自动获取测量过程的四个阶段的关注度时间，其中所述四个阶段包括：准备时间、观测时间、校对时间、结果分析时间；
利用人脸关注度函数对本次测量的关注程度进行打分，生成所述关注程度分；
将所述关注程度分与所述函数相似度发送到所述测量图片上显示；
所述坐标投影公式为：
其中，x’为本次测量的x轴坐标，y’为本次测量的y轴坐标，x为所述初始坐标的x轴坐标，y为所述初始坐标的y轴坐标，T(x，y)为坐标为横轴x纵轴y的透明度，x0为坐标投影在所述初始坐标中x轴原点坐标，y0为坐标投影在所述初始坐标中y轴原点坐标；
所述放大倍数函数：
其中，K为所述自动放大倍数，L为最大放大倍数限制值，F(x’，y’)为在横坐标x’纵坐标y’点的放大倍数；
所述相似度函数：
其中，S为函数相似度，A为图片a的归一指数，B为图片b的归一指数，za为图片a的平均灰度，zb为图片b的平均灰度，maxa为图片a的最小灰度，mina为图片a的最大灰度，maxb为图片b的最大灰度，minb为图片b的最小灰度；
所述人脸关注度函数：
G＝C1g1+C2g2+C3g3+C4g4
其中，G为人脸关注度，g1为准备时间关注比例，C1为第一关注度系数，g2为观测时间关注比例，C2为第二关注度系数，g3为校对时间关注比例，C3为第三关注度系数，g4为结果分析时间关注比例，C4为第四关注度系数。
7.一种CT教学模拟系统，其特征在于，该系统包括：
扫描子模块，用于获取当前的扫描方式，并根据所述扫描方式调整X摄像探测器运行，其中，所述扫描方式包括扫描速度、扫描方向和扫描区域；
浏览显示子模块，用于获取当前预设显示需求，其中，所述预设显示需求包括显示范围、显示亮度、显示清晰度；
图像处理子模块，用于获取图像处理过程的滤波系数和图像灰度偏移水平，进而对CT获得的图像进行优化，生成目标CT观测图像；
x射线位置校准和热校准子模块，用于获取X射线和热角度的水平，并调整所述X摄像探测器和散热器的输出功率；
CT自动控制子模块，用于获取当前CT教学系统的本次测量坐标，进行不同的位置的自动放大，并根据关注度和关注事件自动进行四个阶段的关注程度分析，生成关注程度分和函数相似度。
8.如权利要求7所述的一种CT教学模拟系统，其特征在于，该系统还包括在线自动存储子模块，用于存储CT自动控制过程中的全部图像数据。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6任一项所述的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110807150.3A CN113506005B (zh) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | 一种ct教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110807150.3A CN113506005B (zh) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | 一种ct教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113506005A true CN113506005A (zh) | 2021-10-15 |
| CN113506005B CN113506005B (zh) | 2022-09-23 |
Family
ID=78013083
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110807150.3A Active CN113506005B (zh) | 2021-07-16 | 2021-07-16 | 一种ct教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113506005B (zh) |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101119680A (zh) * | 2005-02-18 | 2008-02-06 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 医疗设备的自动控制 |
| CN106228861A (zh) * | 2016-09-26 | 2016-12-14 | 新乡医学院三全学院 | 一种教学用模拟ct系统 |
| CN108564495A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-09-21 | 深圳市鹰硕技术有限公司 | 网络教学关注度评估方法以及装置 |
| CN108847077A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-20 | 福建福清核电有限公司 | 一种模拟机教学分析系统 |
| CN108986558A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-12-11 | 皖南医学院 | 一种ct教学系统及其控制方法 |
| CN110613471A (zh) * | 2019-10-22 | 2019-12-27 | 合肥工业大学 | 一种ct系统及ct图像重建方法 |
| CN110992222A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-04-10 | 深圳追一科技有限公司 | 教学交互方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN111754368A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-10-09 | 天津师范大学 | 一种高校教学评估方法及基于边缘智能的高校教学评估系统 |
| CN111789675A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-20 | 首都医科大学附属北京天坛医院 | 颅内血肿手术定位辅助方法及装置 |
| CN111898881A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-06 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112435554A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-02 | 皖南医学院 | 一种ct教学模拟系统及其控制方法 |
| CN112560715A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-26 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 操作记录展示方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112651288A (zh) * | 2014-06-14 | 2021-04-13 | 奇跃公司 | 用于产生虚拟和增强现实的方法和系统 |
| CN112801052A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-05-14 | 北京百家视联科技有限公司 | 一种用户专注度检测方法及用户专注度检测系统 |
| CN113052929A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-29 | 重庆大学 | 一种基于投影视角加权的直线扫描cl重建方法 |
-
2021
- 2021-07-16 CN CN202110807150.3A patent/CN113506005B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101119680A (zh) * | 2005-02-18 | 2008-02-06 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 医疗设备的自动控制 |
| CN112651288A (zh) * | 2014-06-14 | 2021-04-13 | 奇跃公司 | 用于产生虚拟和增强现实的方法和系统 |
| CN106228861A (zh) * | 2016-09-26 | 2016-12-14 | 新乡医学院三全学院 | 一种教学用模拟ct系统 |
| CN108564495A (zh) * | 2018-03-08 | 2018-09-21 | 深圳市鹰硕技术有限公司 | 网络教学关注度评估方法以及装置 |
| CN108847077A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-20 | 福建福清核电有限公司 | 一种模拟机教学分析系统 |
| CN108986558A (zh) * | 2018-09-26 | 2018-12-11 | 皖南医学院 | 一种ct教学系统及其控制方法 |
| CN110613471A (zh) * | 2019-10-22 | 2019-12-27 | 合肥工业大学 | 一种ct系统及ct图像重建方法 |
| CN110992222A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-04-10 | 深圳追一科技有限公司 | 教学交互方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN111754368A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-10-09 | 天津师范大学 | 一种高校教学评估方法及基于边缘智能的高校教学评估系统 |
| CN111789675A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-20 | 首都医科大学附属北京天坛医院 | 颅内血肿手术定位辅助方法及装置 |
| CN111898881A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-11-06 | 杭州海康威视系统技术有限公司 | 一种课堂教学质量评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN112435554A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-02 | 皖南医学院 | 一种ct教学模拟系统及其控制方法 |
| CN112560715A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-26 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 操作记录展示方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113052929A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-06-29 | 重庆大学 | 一种基于投影视角加权的直线扫描cl重建方法 |
| CN112801052A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-05-14 | 北京百家视联科技有限公司 | 一种用户专注度检测方法及用户专注度检测系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| JIANFENG WANG ET AL: ""face attention network: an effective face detector for the occluded faces"", 《COMPUTER VISION AND PATTERN RECOGNITION》 * |
| 刘鹏: ""慢性伤口光学仿体的多尺度多模态医学影像技术研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 》 * |
| 张改改: ""基于CT机设备结构的教学仿真设计"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 医药卫生科技辑》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113506005B (zh) | 2022-09-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107564069B (zh) | 标定参数的确定方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| JP6057298B2 (ja) | 迅速な３ｄモデリング | |
| RU2540829C2 (ru) | Интерактивный итеративный алгоритм ближайших точек для сегментации органов | |
| CN111161358B (zh) | 一种用于结构光深度测量的相机标定方法和装置 | |
| CN103765870A (zh) | 图像处理装置、包括图像处理装置的投影仪和投影仪系统、图像处理方法 | |
| CN1449721A (zh) | 具有医学图像测量功能的医学图像处理装置 | |
| CN111047611A (zh) | 病灶体积测量方法和装置 | |
| CN104457627A (zh) | 一种利用Photoshop精准测量不规则物体平面面积的方法 | |
| US10297079B2 (en) | Systems and methods for providing a combined visualizable representation for evaluating a target object | |
| CN112927279A (zh) | 一种图像深度信息生成方法、设备及存储介质 | |
| CN102132322B (zh) | 用于确定对象的尺寸改变的设备 | |
| CN115205128A (zh) | 基于结构光的深度相机温漂校正方法、系统、设备及介质 | |
| CN116091724A (zh) | 一种建筑数字孪生建模方法 | |
| CN113506005B (zh) | 一种ct教学模拟方法、系统、存储介质及电子设备 | |
| EP3282351A1 (en) | System and method for facilitating an inspection process | |
| JP6184925B2 (ja) | 放射線画像解析装置、方法、及びプログラム | |
| JP6786015B1 (ja) | 動作分析システムおよび動作分析プログラム | |
| CN115289991B (zh) | 地铁轨道形变监测方法、装置及电子设备 | |
| CN115409858A (zh) | 一种医学图像的分割方法、设备及装置 | |
| JP2013152429A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム | |
| JP2008241569A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
| TWI692648B (zh) | 感測器位置判定技術 | |
| CN113674261B (zh) | 骨骼检测方法、系统、电子设备和存储介质 | |
| CN115420277B (zh) | 一种物体位姿测量方法及电子设备 | |
| CN101794373A (zh) | 带旋转的亚像素匹配算法在机器视觉系统中的应用方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |