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申请/专利权人：江苏省捷达科技发展有限公司

摘要：本发明提供一种基于医学影像的匹配处理方法，涉及医学图像处理技术领域，所述方法包括：检测断层扫描图像中的病灶区域，匹配各断层扫描图像中的选择框，获得目标区域；根据目标选择框的长度、宽度和位置，确定病灶尺寸评分；根据形心像素点、背景基准像素值和目标选择框的像素点的像素值，确定病灶密度评分；根据形心像素点、背景基准像素值和目标选择框上的采样点，确定病灶边界评分；根据病灶尺寸评分、病灶密度评分和病灶边界评分，确定恶性匹配性评分。根据本发明，可通过病灶的尺寸特征、密度特征和边界特征三方面的特征来确定病灶与恶性病灶之间的匹配性，从而确定病灶的恶性风险，帮助医生更高效地识别恶性病灶，降低漏诊的概率。

主权项：1.一种基于医学影像的匹配处理方法，其特征在于，包括：在肺部医学影像的多个断层扫描图像中，分别通过图像检测模型，对病灶所在区域进行检测，获得病灶所在区域的选择框，其中，所述选择框为对病灶所在区域进行框选的最小外接矩形；根据各个断层扫描图像中的选择框所在的位置，对各个断层扫描图像中的选择框进行匹配，确定肺部医学影像中的病灶所在的目标区域，以及与所述目标区域对应的目标选择框；根据各个断层扫描图像中与目标选择框的长度和宽度，以及各个断层扫描图像中的目标选择框所在的位置，确定病灶尺寸评分；根据各个断层扫描图像中的选择框的外侧的像素点的像素值，确定各个断层扫描图像的背景基准像素值；确定各个断层扫描图像中的目标选择框的形心像素点；根据所述形心像素点、所述背景基准像素值，以及目标选择框内多个像素点的像素值，确定病灶密度评分；在目标选择框上设置多个采样点；根据所述形心像素点、所述背景基准像素值，以及目标选择框上的多个采样点，确定病灶边界评分；根据所述病灶尺寸评分、所述病灶密度评分和所述病灶边界评分，确定病灶的恶性匹配性评分；根据各个断层扫描图像中的选择框所在的位置，对各个断层扫描图像中的选择框进行匹配，确定肺部医学影像中的病灶所在的目标区域，以及与所述目标区域对应的目标选择框，包括：按照断层扫描图像的序号的顺序查找选择框，直到确定出首次出现选择框的第i个断层扫描图像，并确定第i个断层扫描图像中第j个选择框所在的位置，i为正整数，且1≤i＜n，n为断层扫描图像的数量；如果在第i+1个断层扫描图像中，存在与第i个断层扫描图像中的第j个选择框的交并比不为0的待定选择框，则将第i个断层扫描图像中的第j个选择框确定为第j个病灶的目标选择框，并将第i+1个断层扫描图像中的待定选择框确定为第j个病灶的目标选择框；如果在第i+k+1个断层扫描图像中，存在与第i+k个断层扫描图像中的第j个病灶的目标选择框的交并比不为0的待定选择框，则将第i+k+1个断层扫描图像中的待定选择框确定为第j个病灶的目标选择框，其中，k≥1，且k为正整数；如果在第i+k+1个断层扫描图像中，存在与第i+k个断层扫描图像中的第j个病灶的目标选择框的交并比不为0的待定选择框，则停止查找第j个病灶的目标选择框，并将已确定的第j个病灶的目标选择框所选择的区域的集合确定为第j个病灶所在的目标区域；如果在第i+k+1个断层扫描图像中，出现第t个选择框，且在第i+k个断层扫描图像中不存在与第t个选择框的交并比不为0的选择框，则将第t个选择框确定为第t个病灶的目标选择框，并在后续断层扫描图像中查找第t个病灶的目标选择框，直到确定第t个病灶所在的目标区域，t≥1，且t为正整数，t≠j；根据各个断层扫描图像中与目标选择框的长度和宽度，以及各个断层扫描图像中的目标选择框所在的位置，确定病灶尺寸评分，包括：确定第j个病灶所在的目标区域中的多个目标选择框的长度与宽度；确定第j个病灶所在的目标区域中的第1个目标选择框的形心在断层扫描图像中的第一形心坐标，以及最后一个目标选择框的形心在断层扫描图像中的第二形心坐标；根据所述多个目标选择框的长度与宽度，以及第一形心坐标和第二形心坐标，确定病灶尺寸评分；根据所述多个目标选择框的长度与宽度，以及第一形心坐标和第二形心坐标，确定病灶尺寸评分，包括：根据公式 确定第j个病灶的病灶尺寸评分Sj，其中，Lj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的长度，Wj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的宽度，xj，1，c，yj，1，c为第j个病灶所在的目标区域中的第1个目标选择框的形心在断层扫描图像中的第一形心坐标，xj，2，c，yj，2，c为第j个病灶所在的目标区域中的最后一个目标选择框的形心在断层扫描图像中的第二形心坐标，nj为第j个病灶所在的目标区域中的目标选择框的数量，Δl为相邻的断层扫描图像的扫描间隔，lp为预设长度，max为取最大值函数，1≤s≤nj，s和nj均为正整数；根据所述形心像素点、所述背景基准像素值，以及目标选择框内多个像素点的像素值，确定病灶密度评分，包括：以所述形心像素点为圆心，在所述目标选择框内设置圆形区域，其中，圆形区域的直径小于所述目标选择框的长度和宽度中的最小值；根据所述圆形区域内多个像素点的像素值，确定圆形区域的平均像素值；根据所述圆形区域的平均像素值、所述背景基准像素值以及目标选择框的面积，确定病灶密度评分；根据所述圆形区域的平均像素值、所述背景基准像素值以及目标选择框的面积，确定病灶密度评分，包括：根据公式 确定第j个病灶的病灶密度评分Dj，其中，为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框内的圆形区域的平均像素值，pj，s，r为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框所在的断层扫描图像的背景基准像素值，pj，s，max为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框所在的断层扫描图像的各个像素点的像素值中的最大值，pj，s，min为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框所在的断层扫描图像的各个像素点的像素值中的最小值，Sj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的面积，nj为第j个病灶所在的目标区域中的目标选择框的数量，1≤s≤nj，s和nj均为正整数；根据所述形心像素点、所述背景基准像素值，以及目标选择框上的多个采样点，确定病灶边界评分，包括：确定形心像素点的像素值；确定形心像素点的像素值与背景基准像素值之间的基准像素差值；将目标选择框上的多个采样点分别于形心像素点连接，获得多条连接线段；根据连接线段、所述基准像素差值以及目标选择框内的像素点的像素值，确定病灶边界评分；根据连接线段、所述基准像素差值以及目标选择框内的像素点的像素值，确定病灶边界评分，包括：根据公式 确定第j个病灶的病灶边界评分Bj，其中，xj，s，h，q，yj，s，h，q为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的第h条连接线上的第q个像素点的坐标，pxj，s，h，q，yj，s，h，q为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的第h条连接线上的第q个像素点的像素值，为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的第h条连接线的方向向量，为pxj，s，h，q，yj，s，h，q沿方向向量的方向的梯度，为的模，Δpj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框对应的基准像素差值，xj，s，h，g，yj，s，h，g为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的第h条连接线上的第g个像素点的坐标，pxj，s，h，g，yj，s，h，g为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的第h条连接线上的第g个像素点的像素值，为pxj，s，h，g，yj，s，h，g沿方向向量的方向的梯度，为的模，if为条件函数，q≤g，nj，s，h为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的第h条连接线上的像素点数量，nj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的连接线段数量，nj为第j个病灶所在的目标区域中的目标选择框的数量，Lj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的长度，Wj，s为第j个病灶所在的目标区域中的第s个目标选择框的宽度，τ为预设倍数，min为取最小值函数，g≤nj，s，h，h≤nj，s，s≤nj，q、g、h、s、nj，s，h、nj，s和nj均为正整数。

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