一种医疗影像的处理系统、方法、装置和设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110458883A(43)申请公布日2019.11.15(21)申请号201910755558.3G06T7/00(2017.01)(22)申请日2019.03.07G06T5/40(2006.01)G06T5/30(2006.01)(62)分案原申请数据G06T5/00(2006.01)201910173138.42019.03.07G06N3/04(2006.01)(71)申请人腾讯科技（深圳）有限公司地址518044广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层(72)发明人田宽江铖(74)专利代理机构北京同达信恒知识产权代理有限公司11291代理人李娟王英(51)Int.Cl.G06T7/70(2017.01)G06T7/62(2017.01)G06T7/11(2017.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称一种医疗影像的处理系统、方法、装置和设备(57)摘要本申请属于医疗影像处理技术领域，主要涉及人工智能中计算机视觉技术，公开了一种医疗影像的处理系统、方法、装置和设备，本申请公开的一种医疗影像的处理方法包括，获取待识别的原始医疗影像，通过分割模型获得原始医疗影像中的病变区域块；对获得的病变区域块进行形态学操作，获得操作后的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓。这样，可以确定病变轮廓的精确边界，对病变位置进行精确定位。CN110458883ACN110458883A权利要求书1/2页1.一种医疗系统，其特征在于，包括影像采集装置、影像识别装置和显示装置，所述影像识别装置分别通信连接所述影像采集装置和所述显示装置，其中：所述影像识别装置，用于采集病人的原始医疗影像，所述原始医疗影像为任意需要区域分割以及病变识别的影像；所述影像识别装置，用于通过分割模型获得所述原始医疗影像中的病变区域块；对获得的病变区域块进行形态学操作，获得操作后的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓；所述显示装置，用于呈现包含病变区域块和病变区域块中的病变轮廓的病变诊断图像。2.一种医疗影像的处理方法，其特征在于，包括：获取待识别的原始医疗影像，所述原始医疗影像为任意需要区域分割以及病变识别的影像；通过分割模型获得所述原始医疗影像中的病变区域块；对获得的病变区域块进行形态学操作，获得操作后的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在通过分割模型获得所述原始医疗影像中的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓之前，进一步包括：对所述原始医疗影像进行预处理，其中，所述预处理包括以下方式中的任意一种或任意组合：归一化、二值化操作、形态学开操作、直方图均衡处理以及双边滤波处理。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分割模型是基于卷积神经网络训练获得的；其中，在对所述分割模型进行训练的过程中，依次通过自然图像样本和普通医疗影像样本对所述分割模型进行权重初始化，并通过标注了病变轮廓的医疗影像样本，对权重初始化后的分割模型进行迁移学习。5.如权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，在获得操作后的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓之后，包括：通过识别模型对获得的病变区域块进行识别，获得病变等级指示信息；生成病变诊断图像，所述病变诊断图像是在所述原始医疗影像上合成所述病变区域块的病变等级指示信息以及病变轮廓的图像。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在生成病变诊断图像之前，进一步包括：若存在多个相同病变等级的病变区域块，则确定相同病变等级的各病变区域块之间的重叠度；根据获得的重叠度，对病变区域块进行去重。7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别模型是基于深度神经网络或卷积神经网络训练获得的；其中，在对所述识别模型进行训练的过程中，依次通过包含图像分类信息的分类图像样本和普通医疗影像样本对所述识别模型进行权重初始化，并通过标注了病变区域块的病变等级的医疗影像样本，对权重初始化后的识别模型进行迁移学习。8.一种医疗影像的处理装置，其特征在于，包括：2CN110458883A权利要求书2/2页获取单元，用于获取待识别的原始医疗影像，所述原始医疗影像为任意需要区域分割以及病变识别的影像；分割单元，用于通过分割模型获得所述原始医疗影像中的病变区域块；获得单元，用于对获得的病变区域块进行形态学操作，获得操作后的病变区域块和病变区域块中的病变轮廓。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获得单元还用于：对所述原始医疗影像进行预处理，其中，所述预处理包括以下方式中的任意一种或任意组合：归一化、二值化操作、形态学开操作、直方图均衡处理以及双边滤波处理。10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分割模型是基于卷积神经网络训练获得的；其中