CN116977410A - 一种脑血肿定位检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种脑血肿定位检测系统，包括：图像获取模块，用于获取脑血肿的CT图像；图像处理模块，用于对所述CT图像进行灰度值提取，并基于提取结果获取所述CT图像中不同部位的分界面；区域识别模块，用于构建目标区域识别模型并训练，基于训练后的目标区域识别模型框选出脑血肿所在的目标区域；区域定位模块，用于获取所述目标区域的边缘轮廓，并基于所述边缘轮廓与不同部位分界面的位置关系对脑血肿进行定位。本发明的定位检测系统使得目标区域图像的边缘轮廓定位不再完全依赖于训练样本数据，借助图像区域生长方法的技术弥补作用，能够有效的保证对脑血肿的目标区域图像的定位精度。
Description
技术领域
本发明属于医学图像处理技术领域，特别是涉及一种脑血肿定位检测系统。
背景技术
脑血肿是神经外科常见的疾病，对于脑血肿的清除最关键的是对脑血肿进行准确的定位。对于脑血肿的定位通常根据脑部的CT图像获取其准确的位置信息。计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描。CT常常用于脑血肿的定位检测。
目前，对于脑血肿的定位检测主要是采用CT引导、标志物定位法，但是这种方法易受标志物的影响，并且由于脑血肿的形状不一，CT图像在截取时又有一定的随意性，因此无法准确获取脑血肿的位置信息。针对于定位检测技术，目前的研究主要是利用深度学习目标检测法进行定位识别，但是该方法需要以脑血肿所在CT图像的整体区域作为识别对象进行检测，对CT图像的整体区域依附性强，而训练样本的质量和数量有限，常常导致定位检测的精度不高。
因此，亟需提出一种脑血肿定位检测方法，实现对脑血肿的准确定位。
发明内容
本发明的目的是提供一种脑血肿定位检测系统，以解决上述现有技术存在的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种脑血肿定位检测系统，包括：
图像获取模块，用于获取脑血肿的CT图像；
图像处理模块，与所述图像获取模块连接，用于对所述CT图像进行灰度值提取，并基于提取结果获取所述CT图像中不同部位的分界面；
区域识别模块，与所述图像处理模块连接，用于构建目标区域识别模型并训练，基于训练后的目标区域识别模型框选出脑血肿所在的目标区域；
区域定位模块，与所述区域识别模块连接，用于获取所述目标区域的边缘轮廓，并基于所述边缘轮廓与不同部位分界面的位置关系对脑血肿进行定位。
可选的，所述脑血肿定位检测系统还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对所述CT图像进行平移、缩放、旋转和弹性形变的操作，获得CT图像训练集。
可选的，所述区域识别模块包括模型构建单元和模型训练单元；
所述模型构建单元用于基于RPN网络和Fast R-CNN网络构建初始目标区域识别模型；所述模型训练单元用于基于CT图像训练集对所述初始目标区域识别模型进行训练，获得训练后的目标区域识别模型。
可选的，所述RPN网络用于提取所述CT图像的脑血肿特征区域并输出给所述FastR-CNN网络进行目标区域识别。
可选的，所述Fast R-CNN网络包括ROI感兴趣区域池化层、特征提取网络和SVM分类器；
所述ROI感兴趣区域池化层用于对接收的所述脑血肿特征区域进行池化处理，获得池化特征图；所述特征提取网络用于从所述池化特征图中提取脑血肿的特征向量；所述SVM分类器用于对所述脑血肿的特征向量进行识别判断，并对判定存在脑血肿的特征向量的目标区域进行框选定位。
可选的，所述区域定位模块包括像素点获取单元，所述像素点获取单元用于采用图像掩膜分割法对所述目标区域进行初始分割，并获取所述分割后的目标区域的质心坐标像素位置。
可选的，所述区域定位模块还包括轮廓确定单元，所述轮廓确定单元用于将所述质心坐标像素位置作为所述目标区域的初始像素点，采用区域生长方法，基于预设的区域生长原则针对所述目标区域的初始像素点进行区域生长，并基于预设的边界判定条件从CT图像中确定所述目标区域的边缘轮廓。
本发明的技术效果为：
本发明的脑血肿定位检测系统，先通过构建目标区域识别模型来定位框选出脑血肿的目标区域局部图像，以框定脑血肿目标的搜索范围，然后采用区域生长的策略，从目标区域局部图像中通过区域生长确定出目标区域的边缘轮廓，进而实现对于脑血肿的目标区域图像的准确定位。
本发明以目标区域识别模型作为辅助手段并结合图像区域生长方法来确定出脑血肿目标区域的边缘轮廓，使得目标区域图像的边缘轮廓定位不再完全依赖于训练样本数据，从而摆脱了现有的目标检测法对目标区域整体区域形态的识别精度可能不足的影响，借助图像区域生长方法的技术弥补作用，能够有效的保证对脑血肿的目标区域图像的定位精度。
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为本发明实施例中的脑血肿定位检测系统结构示意图；
图2为本发明实施例中的具有图像显示、吸引与清洗功能的脑穿针的结构示意图；其中，1、针体；2、按钮；3、第一接头；4、第二接头；5、冲洗吸引口；6、微型摄像头；7、数据线；8、信号转换器；9、螺母；10、弹簧；11、卡扣；12、三角标识。
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。
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。
实施例一
如图1所示，本实施例中提供一种脑血肿定位检测系统，包括：
图像获取模块，用于获取脑血肿的CT图像；
图像处理模块，与所述图像获取模块连接，用于对所述CT图像进行灰度值提取，并基于提取结果获取所述CT图像中不同部位的分界面；
区域识别模块，与所述图像处理模块连接，用于构建目标区域识别模型并训练，基于训练后的目标区域识别模型框选出脑血肿所在的目标区域；
区域定位模块，与所述区域识别模块连接，用于获取所述目标区域的边缘轮廓，并基于所述边缘轮廓与不同部位分界面的位置关系对脑血肿进行定位。
可实施的，所述脑血肿定位检测系统还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块用于采用SimpleITK工具包对CT图像进行平移、缩放、旋转和弹性形变等操作，增加训练样本的多样性。
SimpleITK是专门处理医学影像的软件，在SimpleITK中，图像的概念与在计算机视觉中常用的RGB图像差异很大，后者只是一个多维矩阵，是一个数学上的概念，而在SimpleITK中，图像是一种物理实体，图像中的每一个像素都是物理空间中的一个点，不光有着像素值，还有着坐标，间距，方向等概念。
可实施的，所述区域识别模块包括模型构建单元和模型训练单元；所述模型构建单元用于基于RPN网络和Fast R-CNN网络构建初始目标区域识别模型；所述模型训练单元用于基于CT图像训练集对所述初始目标区域识别模型进行训练，获得训练后的目标区域识别模型。
可实施的，所述RPN网络用于提取所述CT图像的脑血肿特征区域并输出给所述Fast R-CNN网络进行目标区域识别。
可实施的，所述Fast R-CNN网络包括ROI感兴趣区域池化层、特征提取网络和SVM分类器；
所述ROI感兴趣区域池化层用于对接收的所述脑血肿特征区域进行池化处理，获得池化特征图；所述特征提取网络用于从所述池化特征图中提取脑血肿的特征向量；所述SVM分类器用于对所述脑血肿的特征向量进行识别判断，并对判定存在脑血肿的特征向量的目标区域进行框选定位。
作为具体的实施例，Fast R-CNN网络直接引入感兴区域池化层，通过感兴区域直接从特征图中提取固定大小的区域特征图。池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后全连层中的参数数量。感兴趣区域池化是对候选区域映射的特征区域进行处理，将一个特征区域划分为几个子区域，对每个子区域执行最大池化，可以获得尺寸大小相同的特征图。将池化生成固定大小的特征图送入全连接层生成特征向量，然后送入Softmax分类器和线性回归器进行目标分类与边界框回归。
可实施的，所述区域定位模块包括像素点获取单元，所述像素点获取单元用于采用图像掩膜分割法对所述目标区域进行初始分割，并获取所述分割后的目标区域的质心坐标像素位置。
可实施的，所述区域定位模块还包括轮廓确定单元，所述轮廓确定单元用于将所述质心坐标像素位置作为所述目标区域的初始像素点，采用区域生长方法，基于预设的区域生长原则针对所述目标区域的初始像素点进行区域生长，并基于预设的边界判定条件从CT图像中确定所述目标区域的边缘轮廓。
作为具体的实施例，首先选取区域目标区域内的一个像素点(种子点)加入生长区域，并将其作为生长起点，计算已生长区域的灰度均值及待测点的邻域灰度均值，接着判断是否满足生长准则，若满足，则将该像素点划入生长区域，若否，再对该像素点进行边界点判断，若满足边界点条件，则作为生长区域边界点，若不满足边界点条件，则划为非生长区域，这样就完成了一次迭代判定过程。重复上述操作，直至种子点堆栈为空时，完成CT图像的脑血肿目标区域的区域边缘轮廓识别。
本实施例采用轮廓跟踪算法进行边缘轮廓的提取；若所述边缘轮廓所围合的图像区域只有一个，则将所述边缘轮廓作为目标区域的图像分割轮廓；若所述边缘轮廓所围合的图像区域有多个，则比较边缘轮廓所围合的各个图像区域的面积，将其中面积最大的一个图像区域的围合轮廓作为目标区域的图像分割轮廓，沿所述图像分割轮廓从CT图像中分割出脑血肿的目标区域图像。
脑血肿按照发生的位置主要分为硬脑膜下血肿、硬脑膜外血肿，以及脑内血肿三大类，而目前通常采用CT图像判断脑血肿的具体位置。头部的CT图像包含脑内的多个部位结构，但是不同的部位灰度值存在着明显的区别，基于灰度值识别可初步获得脑部CT图像不同部位的分界线，再对脑血肿的位置区域进行特征提取和定位分割处理，获得脑血肿的目标区域，并基于该区域与CT图像中其他区域的位置关系，从而获得脑血肿的精准定位。
本实施例对于CT图像中脑血肿的目标区域图像定位分割方法，先通过目标框选识别处理来定位框选出目标区域局部图像，以框定脑血肿目标的搜索范围，然后采用区域生长的策略，从目标区域局部图像中通过区域生长确定出目标区域的边缘轮廓，进而实现对于目标区域图像的准确定位分割；由此，以目标检测算法作为辅助手段并结合图像区域生长方法来确定出脑血肿目标区域的边缘轮廓，使得目标区域图像的边缘轮廓定位、分割精度不再完全依赖于训练样本数据，从而摆脱了现有的目标检测算法对目标区域整体区域形态的识别精度可能不足的影响，借助图像区域生长方法的技术弥补作用，能够有效的保证对脑血肿的目标区域图像的定位、分割精度。
完成对于脑血肿的定位之后，利用具有图像显示、吸引与清洗功能的脑穿针对脑血肿进行冲洗。其中，如图2所示，具有图像显示、吸引与清洗功能的脑穿针包括针体1，针体1内中空，针体1内分别设有摄像通道和冲洗吸引通道，摄像通道内设有摄像机构，摄像机构与外部设备电性连接，针体1的一侧传动连接有按钮2，按钮2与冲洗吸引通道连通，针体1远离按钮2的一端设有冲洗吸引口5，冲洗吸引口5与冲洗吸引通道连通。
进一步的，摄像机构包括设置在摄像通道内的微型摄像头6，微型摄像头6电性连接有数据线7，数据线7通过螺母9与针体1固定，数据线7远离微型摄像头6的一端电性连接有信号转换器8，信号转换器8与外部设备电性连接。微型摄像头6自带LED光源，信号转换器8上设有USB插头。
进一步的，针体1远离冲洗吸引口5的一端分别固接有第一接头3和第二接头4，螺母9位于第一接头3和第二接头4的底部，第一接头3连通有吸引通道，第二接头4连接有清洗通道，吸引通道和清洗通道分别位于针体1内，吸引通道和清洗通道分别与冲洗吸引通道连通。
进一步的，针体1内设有第一滑槽，第一滑槽的底部固接有弹簧10，按钮2的一端位于第一滑槽内且与弹簧10抵接，第一滑槽分别与吸引通道和清洗通道连通。
进一步的，针体1和按钮2之间设有卡扣11。
以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种脑血肿定位检测系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取脑血肿的CT图像；
图像处理模块，与所述图像获取模块连接，用于对所述CT图像进行灰度值提取，并基于提取结果获取所述CT图像中不同部位的分界面；
区域识别模块，与所述图像处理模块连接，用于构建目标区域识别模型并训练，基于训练后的目标区域识别模型框选出脑血肿所在的目标区域；
区域定位模块，与所述区域识别模块连接，用于获取所述目标区域的边缘轮廓，并基于所述边缘轮廓与不同部位分界面的位置关系对脑血肿进行定位。
2.根据权利要求1所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，
所述脑血肿定位检测系统还包括图像预处理模块，所述图像预处理模块用于对所述CT图像进行平移、缩放、旋转和弹性形变的操作，获得CT图像训练集。
3.根据权利要求1所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，
所述区域识别模块包括模型构建单元和模型训练单元；
所述模型构建单元用于基于RPN网络和Fast R-CNN网络构建初始目标区域识别模型；所述模型训练单元用于基于CT图像训练集对所述初始目标区域识别模型进行训练，获得训练后的目标区域识别模型。
4.根据权利要求3所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，
所述RPN网络用于提取所述CT图像的脑血肿特征区域并输出给所述Fast R-CNN网络进行目标区域识别。
5.根据权利要求3所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，
所述Fast R-CNN网络包括ROI感兴趣区域池化层、特征提取网络和SVM分类器；
所述ROI感兴趣区域池化层用于对接收的所述脑血肿特征区域进行池化处理，获得池化特征图；所述特征提取网络用于从所述池化特征图中提取脑血肿的特征向量；所述SVM分类器用于对所述脑血肿的特征向量进行识别判断，并对判定存在脑血肿的特征向量的目标区域进行框选定位。
6.根据权利要求1所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，
所述区域定位模块包括像素点获取单元，所述像素点获取单元用于采用图像掩膜分割法对所述目标区域进行初始分割，并获取所述分割后的目标区域的质心坐标像素位置。
7.根据权利要求6所述的脑血肿定位检测系统，其特征在于，
所述区域定位模块还包括轮廓确定单元，所述轮廓确定单元用于将所述质心坐标像素位置作为所述目标区域的初始像素点，采用区域生长方法，基于预设的区域生长原则针对所述目标区域的初始像素点进行区域生长，并基于预设的边界判定条件从CT图像中确定所述目标区域的边缘轮廓。
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