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申请/专利权人：天津市肿瘤医院(天津医科大学肿瘤医院)

摘要：本发明公开了基于图像分析的卵巢肿瘤风险评估方法，涉及卵巢肿瘤风险评估技术领域，包括如下步骤：对卵巢图像进行预处理；设置可疑区提取方案；通过可疑区提取方案对预处理图像进行分析；通过T2WI序列对患者进行核磁共振，得到第二图像，对第二图像进行分析；增强脂肪抑制对患者进行核磁共振，得到第三图像，对第三图像进行分析；设置图像特征分析方案，得到图像吻合度；对图像吻合度进行分析，对卵巢肿瘤风险进行评估；本发明用于解决现有的基于图像分析的卵巢肿瘤风险评估技术还存在在对卵巢图像进行特征提取时没有对卵巢图像进行预处理以及分析对象单一，导致对卵巢肿瘤的风险评估结果偏差较大的问题。

主权项：1.基于图像分析的卵巢肿瘤风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：获取卵巢图像，对卵巢图像进行预处理，对卵巢图像中的空洞像素点进行色值感染，得到预处理图像；设置可疑区提取方案；通过可疑区提取方案对预处理图像进行分析，查找预处理图像中的第一可疑区域；若存在可疑区域，则通过T2WI序列对患者进行核磁共振，得到第二图像，对第二图像进行分析，查找第二可疑区域；增强脂肪抑制对患者进行核磁共振，得到第三图像，对第三图像进行分析，查找得到第三可疑区域；设置图像特征分析方案，通过图像特征分析方案对第一可疑区域、第二可疑区域以及第三可疑区域进行分析，得到图像吻合度；对图像吻合度进行分析，对卵巢肿瘤风险进行评估；获取卵巢图像，对卵巢图像进行预处理，对卵巢图像中的空洞像素点进行色值感染，得到预处理图像包括如下子步骤：对图像像素点进行编号，命名为像素编号，通过符号Sn,m表示，其中，n以及m均为正整数；获取Sn,m的灰度值，命名为像素灰度值，将像素灰度值与第一灰度阈值进行比对，若像素灰度值小于等于第一灰度阈值，则输出空洞区域信号；若像素灰度值大于第一灰度阈值，则输出组织区域信号；若输出空洞区域信号，则将Sn,m标记为空洞像素点，对空洞像素点进行统计，计算空洞像素点的n+m，按照n+m从小到大的顺序对空洞像素点进行排序，得到空洞排序，通过符号Kg表示，g为正整数；针对Kg，获取Kg的二十四邻域对应的灰度值，即Sn,m的二十四邻域，自左上至右下依次为Sn-2,m-2、Sn-1,m-2、Sn,m-2、Sn+1,m-2、Sn+2,m-2、Sn-2,m-1、Sn-1,m-1、Sn,m-1、Sn+1,m-1、Sn+2,m-1、Sn-2,m、Sn-1,m、Sn+1,m、Sn+2,m、Sn-2,m+1、Sn-1,m+1、Sn,m+1、Sn+1,m+1、Sn+2,m+1、Sn-2,m+2、Sn-1,m+2、Sn,m+2、Sn+1,m+2以及Sn+2,m+2，对应的灰度值依次命名为第一灰度值至第二十四灰度值，统称为邻域灰度值；统计不同邻域灰度值的占比，标记为灰度占比，查找最大的灰度占比，标记为最大占比，若最大占比仅一个邻域灰度值，则输出色值感染信号；若最大占比含两个及以上的邻域灰度值，则输出色值分析信号；若输出色值感染信号，则将最大占比对应的邻域灰度值标记为感染色值并将空洞像素点的像素灰度值更改为感染色值；若输出色值分析信号，则对邻域灰度值进行进一步分析；对邻域灰度值进行进一步分析包括如下子步骤：将最大占比对应的邻域灰度值标记为待分析灰度值，获取待分析灰度值的邻域灰度值，标记为待分析相邻灰度值；将待分析灰度值以及待分析相邻灰度值按照从小到大的顺序进行排序，若相等则随机排序，排序得到待分析排序Pi，i为正整数；以待分析排序为X轴，像素灰度值为Y轴建立直角坐标系，命名为待分析坐标系，将待分析排序以及对应的待分析灰度值或待分析相邻灰度值录入待分析坐标系；对待分析坐标系进行线性回归，得到待分析函数，所述待分析函数的格式为Y=a×X+b，其中，Y为像素灰度值，X为待分析排序，a以及b为常数，且a为待分析函数的斜率，命名为待分析斜率；获取所有待分析灰度值的待分析斜率，查找其中的最小值，标记为最小斜率，将最小斜率对应的待分析灰度值标记为感染色值并将空洞像素点的像素灰度值更改为感染色值；将所有空洞像素点都进行色值感染后得到预处理图像；设置可疑区提取方案包括如下子步骤：将需要提取的图像标记为待提取图像；对待提取图像进行轮廓提取，将轮廓围成的闭合的区域标记为闭合区域；查找最大的闭合区域，标记为卵巢区域；查找卵巢区域中是否存在闭合区域，若存在，则输出存在可疑区信号；若不存在，则输出卵巢健康信号；设置图像特征分析方案包括如下子步骤：将第一可疑区域、第二可疑区域以及第三可疑区域统称为可疑区域；获取可疑区域内的图像像素点，标记为可疑像素点；获取可疑像素点中的像素编号Sn,m，查找n的最小值以及最大值，分别标记为最小列值以及最大列值，查找m的最小值以及最大值，分别标记为最小行值以及最大行值；统计最小列值以及最大列值出现的次数，分别标记为最小列数以及最大列数；统计最小行值以及最大行值出现的次数，分别标记为最小行数以及最大行数；通过图像特征分析方案对第一可疑区域、第二可疑区域以及第三可疑区域进行分析，得到图像吻合度包括如下子步骤：通过图像特征分析方案对第一可疑区域进行分析，得到第一最小列数、第一最大列数、第一最小行数以及第一最大行数；通过图像特征分析方案对第二可疑区域进行分析，得到第二最小列数、第二最大列数、第二最小行数以及第二最大行数；图像特征分析方案对第三可疑区域进行分析，得到第三最小列数、第三最大列数、第三最小行数以及第三最大行数；通过图像吻合度评估公式对第一最小列数、第一最大列数、第一最小行数、第一最大行数、第二最小列数、第二最大列数、第二最小行数、第二最大行数、第三最小列数、第三最大列数、第三最小行数以及第三最大行数进行计算，得到图像吻合度。

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