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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了用于脑肿瘤患者护理的智能辅助决策系统及方法，具体涉及医疗影像技术领域，通过预处理步骤提高影像数据的质量和一致性，通过分析脑肿瘤影像的形态学特征，准确判断影像分割的复杂性，确保分割方法的针对性和有效性；对于复杂性大的影像，采用先进的纹理分析技术评估分割结果与基准图像在内部结构上的一致性，通过结合时间序列数据，分析肿瘤特征的动态变化和空间特征，评估分割结果在时空维度上的一致性；将内部结构一致性和时空维度一致性进行综合分析，量化评估分割结果的准确性存在的隐患程度，提高了影像分割的精度和鲁棒性，减少了误诊和漏诊风险，显著提高了影像分割的准确性和可靠性。

主权项：1.用于脑肿瘤患者护理的智能辅助决策方法，其特征在于，包括如下步骤：获取脑肿瘤影像，对脑肿瘤影像进行预处理；通过分析脑肿瘤影像的形态学特征的复杂情况，确定脑肿瘤影像分割的复杂性，脑肿瘤影像分割的复杂性包括大和正常；在脑肿瘤影像分割的复杂性大时，通过纹理分析技术分析影像中的纹理特征和灰度值分布，评估分割结果与基准图像在内部结构上的一致性；通过结合时间序列数据分析影像中肿瘤特征的动态变化和空间特征，评估分割结果在时空维度上的一致性；将分割结果与基准图像在内部结构上的一致性以及分割结果在时空维度上的一致性进行综合分析，评估脑肿瘤影像分割的准确性存在的隐患程度，辅助决策脑肿瘤影像是否可用；分析脑肿瘤影像的形态学特征的复杂情况，具体为：使用Canny边缘检测算法提取肿瘤的边界；提取肿瘤边界上的所有点，记录其坐标；使用以下公式计算每个边界点的局部曲率： ；其中，是第个边界点的曲率，是第个边界点的坐标，表示第个边界点的坐标，表示第个边界点的坐标，是边界点的编号；计算所有边界点的平均曲率；计算边界复杂度指数，其表达式为： ；其中，是边界复杂度指数，是所有边界点的平均曲率，是边界点的总数；根据计算得到的边界复杂度指数，确定脑肿瘤影像分割的复杂性：将边界复杂度指数与边界复杂度指数阈值进行比较：当边界复杂度指数大于边界复杂度指数阈值，则判定脑肿瘤影像分割的复杂性大；当边界复杂度指数小于等于边界复杂度指数阈值，则判定脑肿瘤影像分割的复杂性正常。

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