CN115568944B - 一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法及系统 - Google Patents

一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及生物医药诊断和鉴定技术领域，具体涉及一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法及系统，该方法包括：获取待消融肿瘤的超声波影像；对超声波影像中的目标像素点进行自适应划分；确定目标像素点对应的初始隶属度；确定目标像素点对应的优化隶属度；确定目标像素点对应的显著值；对显著效果图进行肿瘤区域提取；通过目标肿瘤治疗仪，对目标肿瘤区域进行模拟消融。本发明通过目标肿瘤治疗仪，对提取的目标肿瘤区域进行模拟消融，解决了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下的技术问题，提高了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度，主要应用于通过肿瘤治疗仪进行模拟消融。

Description

一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法及系统
技术领域
本发明涉及生物医药诊断和鉴定技术领域，具体涉及一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法及系统。
背景技术
随着科学技术的快速发展，肿瘤治疗仪的应用越来越广泛。其中，肿瘤治疗仪可以应用于对肿瘤进行模拟消融。由于肿瘤治疗仪的这项应用对肿瘤治疗十分有利，所以通过肿瘤治疗仪进行模拟消融至关重要。目前，通过肿瘤治疗仪进行模拟消融时，通常采用的方式为：提取肿瘤区域，对肿瘤区域进行模拟消融。其中，提取肿瘤区域常用的方法可以为：获取拍摄有肿瘤区域的目标图像，通过深度学习语义分割，得到肿瘤区域。
然而，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：
由于多种因素的影响，目标图像包括的肿瘤区域的边缘轮廓往往并不清晰，此时直接采用深度学习语义分割，对目标图像进行分类判断，往往导致对目标图像进行分类判断的准确度低下，从而导致提取肿瘤区域的准确度低下，进而导致通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下。
发明内容
本发明的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本发明的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
为了解决通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下的技术问题，本发明提出了一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法及系统。
第一方面，本发明提供了一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，该方法包括：
获取待消融肿瘤的超声波影像；
对所述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合；
确定所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度；
对于所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度；
根据所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图；
对所述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域；
通过目标肿瘤治疗仪，对所述目标肿瘤区域进行模拟消融。
进一步的，所述目标像素点类别集合中的目标像素点类别的数量为4；
所述对所述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合，包括：
对所述超声波影像进行灰度化，得到灰度化影像；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第一范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第一个目标像素点类别；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第二范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第三范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第三个目标像素点类别；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第四范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第四个目标像素点类别。
进一步的，所述确定所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度，包括：
将所述目标像素点类别集合中的第一个目标像素点类别中的各个目标像素点对应的初始隶属度，确定为0；
对于所述目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别或第三个目标像素点类别中的目标像素点，根据目标像素点对应的灰度值、第一范围、第二范围、第三范围和第四范围，确定目标像素点对应的初始隶属度；
将所述目标像素点类别集合中的第四个目标像素点类别中的各个目标像素点对应的初始隶属度，确定为1。
进一步的，所述根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度，包括：
对目标像素点对应的局部窗口区域进行边缘检测，得到目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边缘检测值；
确定目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度；
根据目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点的数量、目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边缘检测值和初始隶属度，确定目标像素点对应的局部窗口隶属度均值；
根据目标像素点对应的局部窗口隶属度均值和初始隶属度，确定目标像素点对应的局部灰度变化指标；
根据目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度和边缘检测值，确定目标像素点对应的局部分布熵指标；
根据目标像素点对应的局部分布熵指标，确定目标像素点对应的显著因子；
根据目标像素点对应的显著因子、局部灰度变化指标和局部窗口隶属度均值，确定目标像素点对应的优化隶属度。
进一步的，所述确定目标像素点对应的显著值，包括：
当目标像素点对应的优化隶属度为0时，将所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值，确定为目标像素点对应的显著值；
当目标像素点对应的优化隶属度大于0且小于1时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值；
当目标像素点对应的优化隶属度为1时，将所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值，确定为目标像素点对应的显著值。
进一步的，所述当目标像素点对应的优化隶属度大于0且小于1时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值，包括：
当目标像素点对应的优化隶属度大于预先设置的参考隶属度且小于1时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值对应的公式为：
Figure 599117DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 188362DEST_PATH_IMAGE002
是目标像素点对应的显著值，
Figure 404317DEST_PATH_IMAGE003
是所述超声波影像中的像素点对应 的像素值中最小的像素值，
Figure 737210DEST_PATH_IMAGE004
是所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像 素值，
Figure 223686DEST_PATH_IMAGE005
是第一范围的端点值中最大的端点值，
Figure 482366DEST_PATH_IMAGE006
是第二范围的端点值中最大的端点值，
Figure 687083DEST_PATH_IMAGE007
是第三范围的端点值中最大的端点值，
Figure 558087DEST_PATH_IMAGE008
是目标像素点对应的优化隶属度；
当目标像素点对应的优化隶属度大于0，并且小于或等于参考隶属度时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值对应的公式为：
Figure 430228DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 588371DEST_PATH_IMAGE002
是目标像素点对应的显著值，
Figure 280384DEST_PATH_IMAGE003
是所述超声波影像中的像素点对应 的像素值中最小的像素值，
Figure 955079DEST_PATH_IMAGE004
是所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像 素值，
Figure 416147DEST_PATH_IMAGE005
是第一范围的端点值中最大的端点值，
Figure 282210DEST_PATH_IMAGE006
是第二范围的端点值中最大的端点值，
Figure 461518DEST_PATH_IMAGE007
是第三范围的端点值中最大的端点值，
Figure 674325DEST_PATH_IMAGE008
是目标像素点对应的优化隶属度。
进一步的，所述对所述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域，包括：
对所述显著效果图进行边缘检测，得到边缘图像；
将所述边缘图像输入到训练完成的肿瘤区域识别网络，通过肿瘤区域识别网络，得到目标肿瘤区域。
进一步的，所述肿瘤区域识别网络的训练过程，包括：
构建肿瘤区域识别网络；
获取样本肿瘤图像集合，其中，所述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像中的肿瘤区域已知；
确定所述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像对应的样本显著效果图；
对所述样本肿瘤图像集合中的每个样本肿瘤图像对应的样本显著效果图进行边缘检测，得到所述样本肿瘤图像对应的样本边缘图像；
利用所述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像对应的样本边缘图像，对肿瘤区域识别网络进行训练，得到训练完成的肿瘤区域识别网络。
进一步的，所述通过目标肿瘤治疗仪，对所述目标肿瘤区域进行模拟消融，包括：
根据预先获取的安全距离，生成所述目标肿瘤区域对应的待消融区域；
在所述目标肿瘤区域添加模拟探针组，并对所述模拟探针组施加电压；
对所述电压进行建模，得到拉普拉斯方程及其求解条件，并对所述拉普拉斯方程进行求解，得到所述电压的电势分布模型，且基于场强电势关系处理所述电势分布模型，得到电场强度分布模型；
基于等值线绘制算法处理所述电场强度分布模型，得到初始消融区域；
移动所述模拟探针组，直至所述初始消融区域与所述目标肿瘤区域的重合区域最大、并且所述初始消融区域与所述待消融区域的重合区域最大；
当所述初始消融区域落入到所述待消融区域内时，判断所述初始消融区域是否完全覆盖所述目标肿瘤区域；
当所述初始消融区域完全覆盖所述目标肿瘤区域时，确认模拟消融完成；
当所述初始消融区域未完全覆盖所述目标肿瘤区域时，以预设步进值增加或减小所述电压，直至所述初始消融区域覆盖目标肿瘤区域，且落入到所述待消融区域内。
第二方面，本发明提供了一种肿瘤治疗仪的模拟消融系统，包括处理器和存储器，上述处理器用于处理存储在上述存储器中的指令以实现上述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法。
本发明具有如下有益效果：
本发明的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，通过目标肿瘤治疗仪，对提取的目标肿瘤区域进行模拟消融，解决了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下的技术问题，提高了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度。首先，获取待消融肿瘤的超声波影像。实际情况中，超声是肿瘤检查中常用的手段。获取待消融肿瘤的超声波影像，可以便于后续通过对拍摄有待消融肿瘤的超声波影像进行分析，确定待消融肿瘤在超声波影像中对应的区域。接着，对上述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合。实际情况中，超声波影像往往不仅包括待消融肿瘤所在的区域，还有待消融肿瘤所在的区域之外的区域。由于不同的区域的特点（如，灰度值）可能不同，因此，将超声波影像中的目标像素点初步划分为目标像素点类别集合，可以便于后续准确提取出超声波影像包括待消融肿瘤所在的区域。然后，确定上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度。实际情况中，为了使超声波影像中的多个区域的边缘更清晰，往往需要对超声波影像中的目标像素点对应的像素值进行调整。因此，确定目标像素点对应的初始隶属度可以便于后续对超声波影像中的目标像素点对应的像素值进行调整。继续，对于上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度。实际情况中，为了使超声波影像中的多个区域的边缘更清晰，目标像素点对应的像素值的调整程度，往往受目标像素点相邻的区域的影响。由于目标像素点对应的局部窗口区域可以是与该目标像素点相邻的区域，所以综合考虑目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度，可以提高目标像素点对应的优化隶属度确定的准确度，可以提高后续确定的目标像素点对应的像素值的调整程度的准确度，从而可以提高后续确定的目标像素点对应的调整像素值的准确度。其中，调整像素值可以是调整后的像素值。之后，根据上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图。考虑目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，可以提高目标像素点对应的显著值确定的准确度。由于目标像素点对应的显著值可以表征调整后的像素值，显著效果图可以是对各个目标像素点对应的像素值调整后的超声波影像，所以，提高了显著效果图确定的准确度。从而，提高了超声波影像中的多个区域的边缘的清晰度。而后，对上述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域。当包括目标肿瘤区域的图像越清晰时，提取的目标肿瘤区域往往越准确。由于显著效果图往往比拍摄有肿瘤区域的目标图像更清晰。因此，相比于直接对目标图像进行肿瘤区域提取，对显著效果图进行肿瘤区域提取，得到的提取结果往往更精确。最后，通过目标肿瘤治疗仪，对上述目标肿瘤区域进行模拟消融。因此，本发明通过目标肿瘤治疗仪，对提取的目标肿瘤区域进行模拟消融，解决了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下的技术问题，提高了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度。
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和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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，对于本领域普通技术人员来讲，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它附图。
图1为本发明的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法的流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的技术方案的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
本发明提供了一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，该方法包括以下步骤：
获取待消融肿瘤的超声波影像；
对超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合；
确定目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度；
对于目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度；
根据目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图；
对显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域；
通过目标肿瘤治疗仪，对目标肿瘤区域进行模拟消融。
下面对上述各个步骤进行详细展开：
参考图1，示出了根据本发明的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法的一些实施例的流程。该肿瘤治疗仪的模拟消融方法，包括以下步骤：
步骤S1，获取待消融肿瘤的超声波影像。
在一些实施例中，可以获取待消融肿瘤的超声波影像。
其中，待消融肿瘤可以是需要被消融的肿瘤。
作为示例，可以通过超声波仪器，获取待消融肿瘤的超声波影像。
步骤S2，对超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合。
在一些实施例中，可以对上述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合。
其中，上述目标像素点类别集合中的目标像素点类别的数量可以为4。目标像素点类别集合中的目标像素点可以是超声波影像中的像素点。
作为示例，本步骤可以包括以下步骤：
第一步，对上述超声波影像进行灰度化，得到灰度化影像。
第二步，当上述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第一范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第一个目标像素点类别。
例如，第一范围可以是[0，64]。
第三步，当上述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第二范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别。
例如，第二范围可以是(64，128]。
第四步，当上述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第三范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第三个目标像素点类别。
例如，第三范围可以是(128，192]。
第五步，当上述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第四范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第四个目标像素点类别。
例如，第四范围可以是(192，255]。
步骤S3，确定目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度。
在一些实施例中，可以确定上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度。
作为示例，本步骤可以包括以下步骤：
第一步，将上述目标像素点类别集合中的第一个目标像素点类别中的各个目标像素点对应的初始隶属度，确定为0。
第二步，对于上述目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别或第三个目标像素点类别中的目标像素点，根据目标像素点对应的灰度值、第一范围、第二范围、第三范围和第四范围，确定目标像素点对应的初始隶属度。
例如，本步骤可以包括以下子步骤：
第一子步骤，对于上述目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别中的目标像素点，根据目标像素点对应的灰度值、第一范围、第二范围、第三范围和第四范围，确定目标像素点对应的初始隶属度对应的公式可以为：
Figure 255479DEST_PATH_IMAGE010
其中，u是目标像素点对应的初始隶属度。
Figure 26864DEST_PATH_IMAGE011
是目标像素点对应的灰度值。
Figure 693468DEST_PATH_IMAGE005
是第一 范围的端点值中最大的端点值。如
Figure 709966DEST_PATH_IMAGE012
。
Figure 145626DEST_PATH_IMAGE006
是第二范围的端点值中最大的端点值。如
Figure 353492DEST_PATH_IMAGE013
。
Figure 241813DEST_PATH_IMAGE007
是第三范围的端点值中最大的端点值。如
Figure 796422DEST_PATH_IMAGE014
。
实际情况中，由于
Figure 86590DEST_PATH_IMAGE015
可以表征第二范围的大小。
Figure 471215DEST_PATH_IMAGE016
可以表征第二范围与第 三范围总体的大小。所以
Figure 581254DEST_PATH_IMAGE017
可以使目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类 别中的目标像素点对应的灰度值越大时，目标像素点对应的初始隶属度u越大，并且使目标 像素点类别集合中的第二个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度u的取值范 围可以为[0，0.5]，可以使目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别中的目标像素 点对应的初始隶属度可以不同。相比于直接将目标像素点类别集合中的第二个目标像素点 类别中的目标像素点对应的初始隶属度，设置为一个固定的值，本子步骤可以便于后续对 目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别中的目标像素点对应的像素值进行调整 时，更有层次性，避免导致一些边缘信息遗漏。
第二子步骤，对于上述目标像素点类别集合中的第三个目标像素点类别中的目标像素点，根据目标像素点对应的灰度值、第一范围、第二范围、第三范围和第四范围，确定目标像素点对应的初始隶属度对应的公式可以为：
Figure 939554DEST_PATH_IMAGE018
其中，u是目标像素点对应的初始隶属度。
Figure 582763DEST_PATH_IMAGE011
是目标像素点对应的灰度值。
Figure 368316DEST_PATH_IMAGE005
是第一 范围的端点值中最大的端点值。如
Figure 231230DEST_PATH_IMAGE012
。
Figure 393221DEST_PATH_IMAGE006
是第二范围的端点值中最大的端点值。如
Figure 890936DEST_PATH_IMAGE013
。
Figure 112970DEST_PATH_IMAGE007
是第三范围的端点值中最大的端点值。如
Figure 463180DEST_PATH_IMAGE014
。
实际情况中，由于
Figure 428862DEST_PATH_IMAGE016
可以表征第二范围与第三范围总体的大小。
Figure 781084DEST_PATH_IMAGE019
可以表 征第三范围的大小。所以
Figure 908440DEST_PATH_IMAGE020
可以使目标像素点类别集合中的第三个目标像素 点类别中的目标像素点对应的灰度值越大时，目标像素点对应的初始隶属度u越小，并且使 目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度u的取 值范围可以为[0，0.5]，可以使目标像素点类别集合中的第三个目标像素点类别中的目标 像素点对应的初始隶属度可以不同。相比于直接将目标像素点类别集合中的第三个目标像 素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度，设置为一个固定的值，本子步骤可以便于后 续对目标像素点类别集合中的第三个目标像素点类别中的目标像素点对应的像素值进行 调整时，更有层次性，避免导致一些边缘信息遗漏。
第三步，将上述目标像素点类别集合中的第四个目标像素点类别中的各个目标像素点对应的初始隶属度，确定为1。
步骤S4，对于目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度。
在一些实施例中，对于上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，可以根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度。
其中，目标像素点对应的局部窗口区域可以是该目标像素点的邻域。如，目标像素点对应的局部窗口区域可以是该目标像素点的5×5邻域。
作为示例，本步骤可以包括以下步骤：
第一步，对目标像素点对应的局部窗口区域进行边缘检测，得到目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边缘检测值。
其中，边缘检测值可以为0或1。当局部窗口区域内的像素点是边缘像素点时，像素点对应的边缘检测值可以为1。当局部窗口区域内的像素点不是边缘像素点时，像素点对应的边缘检测值可以为0。
第二步，确定目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度。
本步骤的具体实现方式可以参考步骤S3，可以将目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点，作为目标像素点，执行步骤S3，即可得到目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度。
第三步，根据目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点的数量、目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边缘检测值和初始隶属度，确定目标像素点对应的局部窗口隶属度均值。
例如，确定目标像素点对应的局部窗口隶属度均值对应的公式可以为：
Figure 745946DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 249739DEST_PATH_IMAGE022
是目标像素点对应的局部窗口隶属度均值。
Figure 5204DEST_PATH_IMAGE023
是预先设置的大于0的数。M 是目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点的数量。
Figure 303461DEST_PATH_IMAGE024
是目标像素点对应的局部窗口区 域内的第m个像素点对应的边缘检测值。
Figure 628263DEST_PATH_IMAGE025
是目标像素点对应的局部窗口区域内的第m个 像素点对应的初始隶属度。
Figure 935748DEST_PATH_IMAGE023
主要是为了防止分母为0。实际情况中，
Figure 996983DEST_PATH_IMAGE023
应该尽可能小。由于
Figure 731720DEST_PATH_IMAGE024
可以是0或1。 所以当
Figure 278239DEST_PATH_IMAGE024
为1或
Figure 389415DEST_PATH_IMAGE025
越大时，目标像素点对应的局部窗口隶属度均值
Figure 836314DEST_PATH_IMAGE022
往往越大。并且
Figure 741953DEST_PATH_IMAGE026
可以使
Figure 775769DEST_PATH_IMAGE022
的取值范围为[0，1]，可以便于后续处理。目标像素点对 应的局部窗口隶属度均值
Figure 425056DEST_PATH_IMAGE022
可以表征目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边 缘平均隶属度。
又如，确定目标像素点对应的局部窗口隶属度均值对应的公式可以为：
Figure 726462DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 803002DEST_PATH_IMAGE022
是目标像素点对应的局部窗口隶属度均值。M是目标像素点对应的局部窗 口区域内的像素点的数量。
Figure 58534DEST_PATH_IMAGE024
是目标像素点对应的局部窗口区域内的第m个像素点对应的 边缘检测值。
Figure 511512DEST_PATH_IMAGE025
是目标像素点对应的局部窗口区域内的第m个像素点对应的初始隶属度。
由于
Figure 938863DEST_PATH_IMAGE024
可以是0或1。所以当
Figure 186305DEST_PATH_IMAGE024
为1或
Figure 194712DEST_PATH_IMAGE025
越大时，目标像素点对应的局部窗口隶属 度均值
Figure 185802DEST_PATH_IMAGE022
往往越大。并且
Figure 461801DEST_PATH_IMAGE028
可以使
Figure 880144DEST_PATH_IMAGE022
的取值范围为[0，1]，可以便于后续处理。目标 像素点对应的局部窗口隶属度均值
Figure 110268DEST_PATH_IMAGE022
可以表征目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点 对应的边缘平均隶属度。
第四步，根据目标像素点对应的局部窗口隶属度均值和初始隶属度，确定目标像素点对应的局部灰度变化指标。
例如，确定目标像素点对应的局部灰度变化指标对应的公式可以为：
Figure 905048DEST_PATH_IMAGE029
其中，G是目标像素点对应的局部灰度变化指标。u是目标像素点对应的初始隶属 度。
Figure 35553DEST_PATH_IMAGE022
是目标像素点对应的局部窗口隶属度均值。
实际情况中，由于
Figure 624797DEST_PATH_IMAGE022
的取值范围为[0，1]，初始隶属度u的取值范围为[0，1]，所以当
Figure 607797DEST_PATH_IMAGE030
越大时，目标像素点对应的局部灰度变化指标G往往越大。目标像素点对应的初始隶 属度u与局部窗口隶属度均值
Figure 940689DEST_PATH_IMAGE022
之间的差异往往越大。
Figure 660121DEST_PATH_IMAGE031
可以使目标像素点对应的局部灰 度变化指标G的取值范围为[0，1]，可以便于后续处理。
第五步，根据目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度和边缘检测值，确定目标像素点对应的局部分布熵指标。
例如，确定目标像素点对应的局部分布熵指标对应的公式可以为：
Figure 685846DEST_PATH_IMAGE032
其中，Dis是目标像素点对应的局部分布熵指标。M是目标像素点对应的局部窗口 区域内的像素点的数量。
Figure 890563DEST_PATH_IMAGE033
是目标像素点对应的局部窗口区域内的第m个像素点对应的边 缘检测值和初始隶属度乘积的平均水平。
Figure 519822DEST_PATH_IMAGE024
是目标像素点对应的局部窗口区域内的第m个 像素点对应的边缘检测值。
Figure 860804DEST_PATH_IMAGE025
是目标像素点对应的局部窗口区域内的第m个像素点对应的 初始隶属度。
Figure 57430DEST_PATH_IMAGE023
是预先设置的大于0的数。
Figure 749443DEST_PATH_IMAGE034
是以自然常数为底数的对数。
实际情况中，由于
Figure 922673DEST_PATH_IMAGE035
，并且
Figure 383741DEST_PATH_IMAGE036
，综合考虑了目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的灰度水平，所以，目标像素 点对应的局部分布熵指标Dis可以表征该目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点灰度 分布状况。目标像素点对应的局部分布熵指标Dis越大时，该目标像素点对应的局部窗口区 域内的像素点对应的灰度值变化往往越平缓。目标像素点对应的局部分布熵指标Dis越小 时，该目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的灰度值变化往往越剧烈。
第六步，根据目标像素点对应的局部分布熵指标，确定目标像素点对应的显著因子。
例如，确定目标像素点对应的显著因子对应的公式可以为：
Figure 751269DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 664998DEST_PATH_IMAGE038
是目标像素点对应的显著因子。Dis是目标像素点对应的局部分布熵指标。
Figure 641919DEST_PATH_IMAGE039
是超声波影像中的各个目标像素点对应的局部分布熵指标中最小的局部分布熵指 标。
Figure 223073DEST_PATH_IMAGE040
是超声波影像中的各个目标像素点对应的局部分布熵指标中最大的局部分布熵 指标。
实际情况中，当目标像素点对应的局部分布熵指标Dis越小时，该目标像素点对应 的局部窗口区域内的灰度变化往往越剧烈，则该目标像素点需要更高的显著处理程度，即 该目标像素点对应的显著性往往应该更高，应设置较小的显著因子
Figure 495923DEST_PATH_IMAGE038
。当目标像素点对应的 局部分布熵指标Dis越大时，该目标像素点对应的局部窗口区域内的灰度变化往往较为均 匀平缓，几乎不存在梯度差异及边缘细节信息，所以应对该目标像素点设置较大的显著因 子
Figure 162527DEST_PATH_IMAGE038
。并且
Figure 411981DEST_PATH_IMAGE041
可以使显著因子
Figure 847641DEST_PATH_IMAGE038
的取值范围为[0，1]，可以便于后续处理。对于显著 因子
Figure 291392DEST_PATH_IMAGE038
，若通过人为主观定义其数值，往往会忽略很多潜在关联，且人为设置的显著因子往 往多为固定的数据，往往没有考虑邻域特征，往往是不合理的，难以准确对像素点的显著处 理效果进行把控，因此，本发明将基于目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点分布状 况，对显著因子
Figure 445293DEST_PATH_IMAGE038
进行自适应设置。对局部窗口区域内灰度分布较为杂乱的像素点进行增强 处理，以提高该像素点的显著性。对对局部窗口区域内灰度变化较为平缓的像素点进行较 低程度的显著处理，可以实现对目标像素点的针对性显著处理。
第七步，根据目标像素点对应的显著因子、局部灰度变化指标和局部窗口隶属度均值，确定目标像素点对应的优化隶属度。
例如，确定目标像素点对应的优化隶属度对应的公式可以为：
Figure 769876DEST_PATH_IMAGE042
其中，
Figure 60043DEST_PATH_IMAGE043
是目标像素点对应的优化隶属度。G是目标像素点对应的局部灰度变化指 标。
Figure 940274DEST_PATH_IMAGE038
是目标像素点对应的显著因子。u是目标像素点对应的初始隶属度。
Figure 315892DEST_PATH_IMAGE022
是目标像素点对 应的局部窗口隶属度均值。
实际情况中，由于显著因子
Figure 438307DEST_PATH_IMAGE038
的取值范围为[0，1]，所以目标像素点对应的局部灰 度变化指标G越小时，
Figure 848559DEST_PATH_IMAGE044
往往越小。当目标像素点对应的初始隶属度u小于或等于目标像素 点对应的局部窗口隶属度均值
Figure 634113DEST_PATH_IMAGE022
时，目标像素点对应的局部窗口隶属度均值
Figure 497027DEST_PATH_IMAGE022
越大或
Figure 157553DEST_PATH_IMAGE044
越 小，目标像素点对应的优化隶属度
Figure 422312DEST_PATH_IMAGE043
越大。当目标像素点对应的初始隶属度u大于目标像素 点对应的局部窗口隶属度均值
Figure 644346DEST_PATH_IMAGE022
时，目标像素点对应的局部窗口隶属度均值
Figure 728977DEST_PATH_IMAGE022
越大或
Figure 193194DEST_PATH_IMAGE044
越 大，目标像素点对应的优化隶属度
Figure 312459DEST_PATH_IMAGE043
越大。
步骤S5，根据目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图。
在一些实施例中，可以根据上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图。
作为示例，本步骤可以包括以下步骤：
第一步，当目标像素点对应的优化隶属度为0时，将上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值，确定为目标像素点对应的显著值。
第二步，当目标像素点对应的优化隶属度大于0且小于1时，根据上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值。
例如，本步骤可以包括以下子步骤：
第一子步骤，当目标像素点对应的优化隶属度大于预先设置的参考隶属度且小于1时，根据上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值对应的公式可以为：
Figure 705395DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 277321DEST_PATH_IMAGE002
是目标像素点对应的显著值。
Figure 297228DEST_PATH_IMAGE003
是上述超声波影像中的像素点对应 的像素值中最小的像素值。
Figure 271001DEST_PATH_IMAGE004
是上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像 素值。
Figure 834837DEST_PATH_IMAGE005
是第一范围的端点值中最大的端点值。
Figure 159639DEST_PATH_IMAGE006
是第二范围的端点值中最大的端点值。
Figure 965659DEST_PATH_IMAGE007
是第三范围的端点值中最大的端点值。
Figure 59517DEST_PATH_IMAGE008
是目标像素点对应的优化隶属度。参考隶属度可 以为
Figure 794255DEST_PATH_IMAGE045
。
实际情况中，由于
Figure 340774DEST_PATH_IMAGE016
可以表征第二范围与第三范围总体的大小。
Figure 950484DEST_PATH_IMAGE019
可以表 征第三范围的大小。所以当目标像素点对应的优化隶属度大于参考隶属度且小于1时，
Figure 898849DEST_PATH_IMAGE046
可以使目标像素点对应的显著 值进行精确确定，本子步骤可以对目标像素点对应的像素值进行调整时，更有层次性，避免 导致一些边缘信息遗漏。
第二子步骤，当目标像素点对应的优化隶属度大于0，并且小于或等于参考隶属度时，根据上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值对应的公式可以为：
Figure 804488DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 838303DEST_PATH_IMAGE002
是目标像素点对应的显著值。
Figure 720546DEST_PATH_IMAGE003
是上述超声波影像中的像素点对应 的像素值中最小的像素值。
Figure 523417DEST_PATH_IMAGE004
是上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像 素值。
Figure 599957DEST_PATH_IMAGE005
是第一范围的端点值中最大的端点值。
Figure 121069DEST_PATH_IMAGE006
是第二范围的端点值中最大的端点值。
Figure 812862DEST_PATH_IMAGE007
是第三范围的端点值中最大的端点值。
Figure 735819DEST_PATH_IMAGE008
是目标像素点对应的优化隶属度。
实际情况中，由于
Figure 983260DEST_PATH_IMAGE016
可以表征第二范围与第三范围总体的大小。
Figure 991668DEST_PATH_IMAGE015
可以表 征第二范围的大小。所以当目标像素点对应的优化隶属度大于0，并且小于或等于参考隶属 度时，
Figure 481292DEST_PATH_IMAGE047
可以使目标像素点对应的显著值进行 精确确定，本子步骤可以对目标像素点对应的像素值进行调整时，更有层次性，避免导致一 些边缘信息遗漏。
第三步，当目标像素点对应的优化隶属度为1时，将上述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值，确定为目标像素点对应的显著值。
步骤S6，对显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域。
在一些实施例中，可以对上述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域。
其中，目标肿瘤区域可以是显著效果图上拍摄的待消融肿瘤所在的区域。
作为示例，本步骤可以包括以下步骤：
第一步，对上述显著效果图进行边缘检测，得到边缘图像。
其中，边缘图像可以是对显著效果图进行边缘检测后的图像。
第二步，将上述边缘图像输入到训练完成的肿瘤区域识别网络，通过肿瘤区域识别网络，得到目标肿瘤区域。
其中，肿瘤区域识别网络可以用于识别肿瘤区域。肿瘤区域识别网络可以是分类网络。
可选地，上述肿瘤区域识别网络的训练过程，可以包括以下步骤：
第一步，构建肿瘤区域识别网络。
本步骤可以通过现有技术实现，在此不再赘述。
第二步，获取样本肿瘤图像集合。
其中，上述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像中的肿瘤区域可以已知。
第三步，确定上述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像对应的样本显著效果图。
本步骤的具体实现方式可以参考步骤S2至步骤S5，可以将样本肿瘤图像，作为超声波影像，执行步骤S2至步骤S5，得到的显著效果图，即为样本显著效果图。
第四步，对上述样本肿瘤图像集合中的每个样本肿瘤图像对应的样本显著效果图进行边缘检测，得到上述样本肿瘤图像对应的样本边缘图像。
第五步，利用上述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像对应的样本边缘图像，对肿瘤区域识别网络进行训练，得到训练完成的肿瘤区域识别网络。
例如，可以将样本肿瘤图像集合中的各个样本肿瘤图像对应的样本边缘图像，作为肿瘤区域识别网络的训练集。可以将样本边缘图像中的肿瘤区域内的像素点对应的像素值，更新为1，将样本边缘图像中除了肿瘤区域之外的区域内的像素点对应的像素值，更新为0，并将更新后的样本边缘图像，作为样本边缘图像对应的训练标签，其中，更新后的样本边缘图像可以表征更新前的样本边缘图像中的肿瘤区域。可以将交叉熵损失函数，作为肿瘤区域识别网络的损失函数。
可选地，可以通过人工观察样本边缘图像，确定样本边缘图像中的肿瘤区域。
步骤S7，通过目标肿瘤治疗仪，对目标肿瘤区域进行模拟消融。
在一些实施例中，可以通过目标肿瘤治疗仪，对上述目标肿瘤区域进行模拟消融。
其中，目标肿瘤治疗仪可以是用于对待消融肿瘤进行模拟消融的肿瘤治疗仪。
本步骤可以通过现有技术实现。
可选地，本步骤可以包括以下步骤：
第一步，根据预先获取的安全距离，生成上述目标肿瘤区域对应的待消融区域。
其中，安全距离可以是根据实际情况预先设置的。一般情况下，安全距离小于1厘米。如，安全距离可以是0.5厘米。
例如，当安全距离是0.5厘米时，可以将目标肿瘤区域等比例向周围扩大0.5厘米，得到待消融区域。
第二步，在上述目标肿瘤区域添加模拟探针组，并对上述模拟探针组施加电压。
第三步，对上述电压进行建模，得到拉普拉斯方程及其求解条件，并对上述拉普拉斯方程进行求解，得到上述电压的电势分布模型，且基于场强电势关系处理上述电势分布模型，得到电场强度分布模型。
第四步，基于等值线绘制算法处理上述电场强度分布模型，得到初始消融区域。
例如，基于等值线绘制算法处理上述电场强度分布模型，得到的电场强度分布模型的等值线图，可以作为初始消融区域。其中，初始消融区域的面积可以与待消融区域的面积相等。
第五步，移动上述模拟探针组，直至上述初始消融区域与上述目标肿瘤区域的重合区域最大、并且上述初始消融区域与上述待消融区域的重合区域最大。
第六步，当上述初始消融区域落入到上述待消融区域内时，判断上述初始消融区域是否完全覆盖上述目标肿瘤区域。
例如，首先，可以将目标交集和目标并集的比值，确定为待消融区域与初始消融区域之间的重叠关系指标。其中，目标交集可以是待消融区域与初始消融区域之间的交集。目标并集可以是待消融区域与初始消融区域之间的并集。当重叠关系指标等于目标比值时，则判定初始消融区域落入到待消融区域内。其中，目标比值可以是初始消融区域的面积与待消融区域的面积的比值。
第七步，当上述初始消融区域完全覆盖上述目标肿瘤区域时，确认模拟消融完成。
第八步，当上述初始消融区域未完全覆盖上述目标肿瘤区域时，以预设步进值增加或减小上述电压，直至上述初始消融区域覆盖目标肿瘤区域，且落入到上述待消融区域内。
基于与上述方法实施例相同的发明构思，本实施例提供了一种肿瘤治疗仪的模拟消融系统，该系统包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法的步骤。
本发明的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，通过目标肿瘤治疗仪，对提取的目标肿瘤区域进行模拟消融，解决了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下的技术问题，提高了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度。首先，获取待消融肿瘤的超声波影像。实际情况中，超声是肿瘤检查中常用的手段。获取待消融肿瘤的超声波影像，可以便于后续通过对拍摄有待消融肿瘤的超声波影像进行分析，确定待消融肿瘤在超声波影像中对应的区域。接着，对上述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合。实际情况中，超声波影像往往不仅包括待消融肿瘤所在的区域，还有待消融肿瘤所在的区域之外的区域。由于不同的区域的特点（如，灰度值）可能不同，因此，将超声波影像中的目标像素点初步划分为目标像素点类别集合，可以便于后续准确提取出超声波影像包括待消融肿瘤所在的区域。然后，确定上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度。实际情况中，为了使超声波影像中的多个区域的边缘更清晰，往往需要对超声波影像中的目标像素点对应的像素值进行调整。因此，确定目标像素点对应的初始隶属度可以便于后续对超声波影像中的目标像素点对应的像素值进行调整。继续，对于上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度。实际情况中，为了使超声波影像中的多个区域的边缘更清晰，目标像素点对应的像素值的调整程度，往往受目标像素点相邻的区域的影响。由于目标像素点对应的局部窗口区域可以是与该目标像素点相邻的区域，所以综合考虑目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度，可以提高目标像素点对应的优化隶属度确定的准确度，可以提高后续确定的目标像素点对应的像素值的调整程度的准确度，从而可以提高后续确定的目标像素点对应的调整像素值的准确度。其中，调整像素值可以是调整后的像素值。之后，根据上述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图。考虑目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，可以提高目标像素点对应的显著值确定的准确度。由于目标像素点对应的显著值可以表征调整后的像素值，显著效果图可以是对各个目标像素点对应的像素值调整后的超声波影像，所以，提高了显著效果图确定的准确度。从而，提高了超声波影像中的多个区域的边缘的清晰度。而后，对上述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域。当包括目标肿瘤区域的图像越清晰时，提取的目标肿瘤区域往往越准确。由于显著效果图往往比拍摄有肿瘤区域的目标图像更清晰。因此，相比于直接对目标图像进行肿瘤区域提取，对显著效果图进行肿瘤区域提取，得到的提取结果往往更精确。最后，通过目标肿瘤治疗仪，对上述目标肿瘤区域进行模拟消融。因此，本发明通过目标肿瘤治疗仪，对提取的目标肿瘤区域进行模拟消融，解决了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度低下的技术问题，提高了通过肿瘤治疗仪进行模拟消融的准确度。
以上上述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待消融肿瘤的超声波影像；
对所述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合，其中，所述目标像素点类别集合中的目标像素点类别的数量为4；
确定所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度；
对于所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点，根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度；
根据所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的优化隶属度，确定目标像素点对应的显著值，得到显著效果图；
对所述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域；
通过目标肿瘤治疗仪，对所述目标肿瘤区域进行模拟消融；
所述对所述超声波影像中的目标像素点进行自适应划分，得到目标像素点类别集合，包括：
对所述超声波影像进行灰度化，得到灰度化影像；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第一范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第一个目标像素点类别；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第二范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第三范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第三个目标像素点类别；
当所述灰度化影像中的目标像素点对应的灰度值属于预先设置的第四范围时，将目标像素点划分到目标像素点类别集合中的第四个目标像素点类别；
所述根据预先设置的目标像素点对应的局部窗口区域和初始隶属度，确定目标像素点对应的优化隶属度，包括：
对目标像素点对应的局部窗口区域进行边缘检测，得到目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边缘检测值；
确定目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度；
根据目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点的数量、目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的边缘检测值和初始隶属度，确定目标像素点对应的局部窗口隶属度均值；
根据目标像素点对应的局部窗口隶属度均值和初始隶属度，确定目标像素点对应的局部灰度变化指标；
根据目标像素点对应的局部窗口区域内的像素点对应的初始隶属度和边缘检测值，确定目标像素点对应的局部分布熵指标；
根据目标像素点对应的局部分布熵指标，确定目标像素点对应的显著因子；
根据目标像素点对应的显著因子、局部灰度变化指标和局部窗口隶属度均值，确定目标像素点对应的优化隶属度；
所述确定目标像素点对应的显著值，包括：
当目标像素点对应的优化隶属度为0时，将所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值，确定为目标像素点对应的显著值；
当目标像素点对应的优化隶属度大于0且小于1时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值；
当目标像素点对应的优化隶属度为1时，将所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值，确定为目标像素点对应的显著值。
2.根据权利要求1所述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，其特征在于，所述确定所述目标像素点类别集合中的每个目标像素点类别中的目标像素点对应的初始隶属度，包括：
将所述目标像素点类别集合中的第一个目标像素点类别中的各个目标像素点对应的初始隶属度，确定为0；
对于所述目标像素点类别集合中的第二个目标像素点类别或第三个目标像素点类别中的目标像素点，根据目标像素点对应的灰度值、第一范围、第二范围、第三范围和第四范围，确定目标像素点对应的初始隶属度；
将所述目标像素点类别集合中的第四个目标像素点类别中的各个目标像素点对应的初始隶属度，确定为1。
3.根据权利要求1所述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，其特征在于，所述当目标像素点对应的优化隶属度大于0且小于1时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值，包括：
当目标像素点对应的优化隶属度大于预先设置的参考隶属度且小于1时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值对应的公式为：
Figure QLYQS_1
其中，
Figure QLYQS_2
是目标像素点对应的显著值，
Figure QLYQS_3
是所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值，
Figure QLYQS_4
是所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值，
Figure QLYQS_5
是第一范围的端点值中最大的端点值，
Figure QLYQS_6
是第二范围的端点值中最大的端点值，
Figure QLYQS_7
是第三范围的端点值中最大的端点值，
Figure QLYQS_8
是目标像素点对应的优化隶属度；
当目标像素点对应的优化隶属度大于0，并且小于或等于参考隶属度时，根据所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值、所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值、目标像素点对应的优化隶属度、第一范围、第二范围和第三范围，确定目标像素点对应的显著值对应的公式为：
Figure QLYQS_9
其中，
Figure QLYQS_10
是目标像素点对应的显著值，
Figure QLYQS_11
是所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最小的像素值，
Figure QLYQS_12
是所述超声波影像中的像素点对应的像素值中最大的像素值，
Figure QLYQS_13
是第一范围的端点值中最大的端点值，
Figure QLYQS_14
是第二范围的端点值中最大的端点值，
Figure QLYQS_15
是第三范围的端点值中最大的端点值，
Figure QLYQS_16
是目标像素点对应的优化隶属度。
4.根据权利要求1所述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，其特征在于，所述对所述显著效果图进行肿瘤区域提取，得到目标肿瘤区域，包括：
对所述显著效果图进行边缘检测，得到边缘图像；
将所述边缘图像输入到训练完成的肿瘤区域识别网络，通过肿瘤区域识别网络，得到目标肿瘤区域。
5.根据权利要求4所述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，其特征在于，所述肿瘤区域识别网络的训练过程，包括：
构建肿瘤区域识别网络；
获取样本肿瘤图像集合，其中，所述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像中的肿瘤区域已知；
确定所述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像对应的样本显著效果图；
对所述样本肿瘤图像集合中的每个样本肿瘤图像对应的样本显著效果图进行边缘检测，得到所述样本肿瘤图像对应的样本边缘图像；
利用所述样本肿瘤图像集合中的样本肿瘤图像对应的样本边缘图像，对肿瘤区域识别网络进行训练，得到训练完成的肿瘤区域识别网络。
6.根据权利要求1所述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法，其特征在于，所述通过目标肿瘤治疗仪，对所述目标肿瘤区域进行模拟消融，包括：
根据预先获取的安全距离，生成所述目标肿瘤区域对应的待消融区域；
在所述目标肿瘤区域添加模拟探针组，并对所述模拟探针组施加电压；
对所述电压进行建模，得到拉普拉斯方程及其求解条件，并对所述拉普拉斯方程进行求解，得到所述电压的电势分布模型，且基于场强电势关系处理所述电势分布模型，得到电场强度分布模型；
基于等值线绘制算法处理所述电场强度分布模型，得到初始消融区域；
移动所述模拟探针组，直至所述初始消融区域与所述目标肿瘤区域的重合区域最大、并且所述初始消融区域与所述待消融区域的重合区域最大；
当所述初始消融区域落入到所述待消融区域内时，判断所述初始消融区域是否完全覆盖所述目标肿瘤区域；
当所述初始消融区域完全覆盖所述目标肿瘤区域时，确认模拟消融完成；
当所述初始消融区域未完全覆盖所述目标肿瘤区域时，以预设步进值增加或减小所述电压，直至所述初始消融区域覆盖目标肿瘤区域，且落入到所述待消融区域内。
7.一种肿瘤治疗仪的模拟消融系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现所述权利要求1-6中任一项所述的一种肿瘤治疗仪的模拟消融方法。
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