一种体内病灶体积的自动测量系统及方法与流程

1.本发明涉及病灶体积测量技术领域，具体的涉及一种体内病灶体积的自动测量系统及方法。


背景技术：

2.病灶，即机体上发生病变的部分。如肺的某一部分被结核菌破坏，这部分就是肺结核病灶。一个局限的、具有病原微生物的病变组织，就称为病灶。人体中的病灶除自身给人体造成损害外，还经常惹事生非，引发远隔器官的病变。
3.病灶体积的测量对于患者的健康检查及后期的诊断治疗具有重大意义，关系着整个诊断治疗的重心，随着医疗影像技术的发展，利用三维图像分析器官内部结构三维形状，以分析判断器官内部是否存在疾病，成为疾病诊断的辅助手段；也就是现有影像技术中的ct技术来实现对于病灶体积的预估和测量，但是，也存在诸多缺陷，如ct诊断来获取病灶参数一般体现为ct值的差异，但是在现有技术中根本无法快速获取病灶体积。
4.综上所述，现有技术的缺陷在于：目前缺乏一种能快速、精确测量体内病灶体积的系统及方法，影响影像学的诊断及后续的临床治疗。


技术实现要素：

5.针对现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种体内病灶体积的自动测量系统及方法，通过对圈定位置的影像参数差异度分析获得病灶轮廓，并对病灶的体积进行自动计算测量。
6.为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现：
7.一种体内病灶体积的自动测量系统，包括影像获取系统、影像差异分析系统、病灶轮廓识别系统和病灶体积测量系统，由影像获取系统获取影像并经过影像差异分析系统对病灶与正常组织的差异性识别分析，通过病灶轮廓识别系统识别出整个病灶的轮廓，进而通过病灶体积测量系统精确测量出轮廓内的病灶体积；
8.所述影像获取系统为医学影像设备获取的医学影像为ct获取的原始数据，原始数据为ct容积数据即横轴位薄层图像；
9.所述影像差异分析系统包括捕获系统和“ct”值测定系统、差异分析系统，所述捕获系统包括输入模块和工具模块，输入模块选定工具模块可在获取的影像上圈定病灶区域；
10.所述“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，ct值的测定公式为：
[0011][0012]
μ值可以通过i＝i0e
‑
μd
，式中μ和μ
ω
分别为受测物和水的衰减系统，为标定因素；
[0013]“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，测定的ct值在圈定的区域内存在差异，所述差异分析系统分析测定的ct值之间存在的差异，通过对比获取圈定区域内的病
灶区域ct值；
[0014]
所述病灶轮廓识别系统包括同值扩散系统和三维轮廓识别系统，所述以ct值为基础，在病灶区域内同ct值的位置进行扩散识别，同时扩散完成后由三维轮廓识别系统识别扩散后的轮廓，由三维轮廓识别系统对边缘检测和轮廓提取；
[0015]
所述病灶体积测量系统通过病灶轮廓识别系统获取的三维轮廓进行体积测量，所述体积测量由病灶体积测量系统自动测量；
[0016]
进一步的，所述病灶轮廓识别系统以ct值为基础，通过不同的颜色填充标识病灶区域，并根据同ct值原则将同一ct值的区域完全填充标识。
[0017]
进一步的，所述述影像差异分析系统的病灶区域圈定为在横轴位或者重建的冠状位或矢状位上勾画感兴趣区作为圈定区域来自动、快捷测量出病灶的体积。
[0018]
本发明的另一目的在于，提供一种基于体内病灶体积的自动测量系统的病灶体积自动测量方法；
[0019]
所述体内病灶体积的自动测量方法，包括以下步骤：
[0020]
步骤1.获取影像学图像
[0021]
通过ct、mri获取的获取医学影像，获取的医学影像导入至系统；
[0022]
步骤2.对于圈定区域影像的差异分析
[0023]
由步骤1获取的医学影像，在导入系统后，操作者使用输入模块选定工具模块可在获取的影像上圈定疑似病灶的区域，由“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，由于圈定区域为人工操作，区域内的ct值必然存在差异，由差异分析系统通过对比获取圈定区域内的病灶区域ct值，最终确定病灶区域ct值；
[0024]
步骤3.病灶轮廓的识别
[0025]
确定病灶区域ct值后，在病灶区域内同ct值的位置进行扩散识别，原则为在ct值相同的位置区域以不同颜色进行填充标识，填充完成后由三维轮廓识别系统对边缘检测和轮廓提取将填充的病灶轮廓进行识别和扫描；
[0026]
步骤4.病灶体积的自动测量
[0027]
在基于三维轮廓识别的病灶轮廓，由病灶体积测量系统对病灶的体积进行计算测量。
[0028]
进一步的，所述步骤2对区域内ct值的差异分析为，通过对比正常组织的ct值，将与正常组织差异的区域测定的ct值定为病灶区域。
[0029]
进一步的，所述体内病灶体积的自动测量方法，所述步骤2获取病灶区域ct值如果不存在差异或者与正常组织相同，整个测量过程结束。
[0030]
本发明的有益效果：本发明的体内病灶体积的自动测量系统及方法，通过对圈定位置的影像参数差异度分析获得病灶轮廓，并对病灶的体积进行自动计算测量，人为的通过选择疑似病灶位置进行圈定区域，之后经过影像差异分析系统对病灶与正常组织的差异性识别分析，通过病灶轮廓识别系统识别出整个病灶的轮廓，进而通过病灶体积测量系统精确测量出轮廓内的病灶体积；可以高效、快捷的获取病灶的体积，简化测量方法，减轻临床工作负担，提高工作效率，为临床诊断、治疗提供理论基础，适合医疗机构推广使用。
[0031]
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0032]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]
图1为本发明实施例所述体内病灶体积的自动测量系统的结构原理图；
具体实施方式
[0034]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0035]
如图1所示
[0036]
一种体内病灶体积的自动测量系统，包括影像获取系统、影像差异分析系统、病灶轮廓识别系统和病灶体积测量系统，由影像获取系统获取影像并经过影像差异分析系统对病灶与正常组织的差异性识别分析，通过病灶轮廓识别系统识别出整个病灶的轮廓，进而通过病灶体积测量系统精确测量出轮廓内的病灶体积；
[0037]
所述影像获取系统为医学影像设备获取的医学影像，包括ct、mri获取的影像；
[0038]
所述影像差异分析系统包括捕获系统和“ct”值测定系统、差异分析系统，所述捕获系统包括输入模块和工具模块，输入模块选定工具模块可在获取的影像上圈定病灶区域；
[0039]
所述“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，ct值的测定公式为：
[0040][0041]
μ值可以通过i＝i0e
‑
μd
，式中μ和μ
ω
分别为受测物和水的衰减系统，为标定因素；
[0042]“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，测定的ct值在圈定的区域内存在差异，所述差异分析系统分析测定的ct值之间存在的差异，通过对比获取圈定区域内的病灶区域ct值；
[0043]
所述病灶轮廓识别系统包括同值扩散系统和三维轮廓识别系统，所述以ct值为基础，在病灶区域内同ct值的位置进行扩散识别，同时扩散完成后由三维轮廓识别系统识别扩散后的轮廓，由三维轮廓识别系统对边缘检测和轮廓提取；
[0044]
所述病灶体积测量系统通过病灶轮廓识别系统获取的三维轮廓进行体积测量，所述体积测量由病灶体积测量系统自动测量。
[0045]
实施例
[0046]
所述体内病灶体积的自动测量方法，包括以下步骤：
[0047]
步骤1.获取影像学图像
[0048]
通过ct、mri获取的获取医学影像，获取的医学影像导入至系统，获取的医学影像，由ct、mri扫描获取，能准确获取医学影像的各个参数；
[0049]
步骤2.对于圈定区域影像的差异分析
[0050]
由步骤1获取的医学影像，在导入系统后，操作者使用输入模块选定工具模块可在获取的影像上圈定疑似病灶的区域，由“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，由于圈定区域为人工操作，区域内的ct值必然存在差异，由差异分析系统通过对比获取圈定区域内的病灶区域ct值，最终确定病灶区域ct值；
[0051]
对区域内ct值的差异分析为，通过对比正常组织的ct值，将与正常组织差异的区域测定的ct值定为病灶区域；
[0052]
获取病灶区域ct值如果不存在差异或者与正常组织相同，整个测量过程结束。
[0053]
对于整个圈定区域的圈定，可通过根据模块的方型或圆形模块进行圈定，圈定的方式可以是指定基准点，基准点确定后拉伸，拉伸的方向为前后左右四个方向，在圈定区域选定后3秒不操作则开始下一步骤的计算；
[0054]
所述“ct”值测定系统基于圈定的区域进行ct值测定，ct值的测定公式为：
[0055][0056]
μ值可以通过i＝i0e
‑
μd
，式中μ和μ
ω
分别为受测物和水的衰减系统，为标定因素；
[0057]
圈定区域内的ct值的计算，因选定过程为初略操作，圈定区域内的ct值必然存在差异，在对ct值计算时，分别显示不同的ct值，通过对于ct值的对比，对比之后过滤掉正常组织的ct值可获取病灶组织的ct值；
[0058]
步骤3.病灶轮廓的识别
[0059]
确定病灶区域ct值后，在病灶区域内同ct值的位置进行扩散识别，原则为在ct值相同的位置区域以不同颜色进行填充标识，填充完成后由三维轮廓识别系统对边缘检测和轮廓提取将填充的病灶轮廓进行识别和扫描；
[0060]
基于ct值相同的填充扩散标识，通过计算机的软件算法实现，标识过程中，基于医学影像进行三维的标识，之后通过三维轮廓识别系统对边缘检测和轮廓提取，提取之后获得填充的立体病灶体积模型；
[0061]
步骤4.病灶体积的自动测量
[0062]
在基于三维轮廓识别的病灶轮廓，由病灶体积测量系统对病灶的体积进行计算测量；
[0063]
不规则病灶体积的计算，由计算机软件自动生成；
[0064]
对于上述步骤，如果在圈定区域内计算的ct值一致，一般为两个情形：病灶圈定不完整或者无病灶区域，对于此类情况，计算结束；
[0065]
当然，上述计算过程并非一次性计算，可以在圈定不同规格大小区域后计算，最后计算出平均值，获取病灶体积模型和体积模型的体积值。
[0066]
本发明的技术方案操作快捷，操作者在医学影像上圈定疑似病灶区域后由系统进行计算、比对，进而获取病灶体积模型和数值，适合医疗机构推广使用。
[0067]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0068]
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。