颅内外血运重建搭桥术的确定方法及系统与流程

本发明涉及检测评估技术，具体涉及颅内外血运重建搭桥术的确定方法及系统。

背景技术：

1、卒中（俗称“中风”）具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高的“四高”特点，发病急、病情进展迅速、后果严重，全世界每4个人中就有1个人会发生卒中，每6秒钟就有1个人死于卒中，每6秒钟就有1个人因卒中而残疾，病患家庭将因此蒙受巨大的经济损失和身心痛苦。发生卒中后，脑组织及其所支配的运动、语言、认知及情感等多个功能也将同步逐渐丧失，但是，如果卒中症状能够被早期识别，患者在发病4.5小时之内被及时送达有救治卒中患者能力的（综合）卒中中心医院，得到规范的血管开通治疗，多数可以明显恢复，甚至完全恢复，健康良好的生活质量也将得到挽救。因此，及时发现卒中的早期症状极其重要，越早发现，越早诊治，治疗和康复效果也就越好。

2、目前卒中的主要治疗方法为颅内外血运重建搭桥术，颅内外血运重建搭桥术一直被视为治疗该疾病有潜力的治疗手段，通过颞浅动脉与大脑中动脉的吻合等方式重建血流，从而补充或替代闭塞所致的血流灌注不足。

3、但是目前在确定患者需要进行颅内外血运重建搭桥术都是通过医生进行诊断时会结合舌体与面部状态进行综合诊断，诊断结果存在较大误差。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供颅内外血运重建搭桥术的确定方法及系统，以解决现有技术中的上述不足之处。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：颅内外血运重建搭桥术的确定方法及，包括以下步骤：

3、通过在网络请求调用算法得到望诊结果再返回用户；

4、通过云端数据库存储客户端传输的信息；

5、通过jni转化层将算法与服务端连接，使服务端能够调用算法，从而实现云分析，其中分析的数据通过舌相采集模块采集舌体图片、面相采集模块采集面相图片；

6、采集的舌体图片通过舌相检测及定位模块判断图片是否存在舌体；

7、通过对存在舌体的图片进行边框回归操作得到真实坐标后对舌相进行裁剪，舌相剪辑后通过舌相分割提取模块获得仅包含舌体的图片；

8、通过舌相分析模块对仅包含舌体的图片通过支持向量机的方法得到舌的形态、颜色分析结果；

9、对采集的面相图片通过面相分割提取模块对存在面部的图片进行眼睛、鼻子、两颧、下巴、嘴唇位置的定位，获得每个部位的位置；

10、通过面相分析模块对每个部位利用支持向量机处理的方法对面相颜色进行判断得到分析结果；

11、通过将舌相分析模块获得的向量数据与面相分析模块获得的向量数据发送至数据匹配模块与方案输入模块输入的卒中常见病症的向量信息进行匹配，从而确定用户手术方案。

12、颅内外血运重建搭桥术的确定系统，包括：

13、云端服务器，通过网络请求调用算法得到望诊结果再返回用户；

14、云端数据库，存储客户端传输的信息，能够有效的收集保存病案数据，能够方便用户追踪病情查看病历；

15、jni转化层，将算法与服务端连接，使服务端能够调用算法，从而实现云分析；

16、舌相采集模块，用于舌体图片采集；

17、面相采集模块，用于面相图片采集；

18、面相分割提取模块，用于接收面相采集模块采集的面相图片，对所述图片进行图像处理，利用算法依据训练模型对存在面部的图片进行眼睛、鼻子、两颧、下巴、嘴唇位置的定位，获得每个部位的位置；

19、面相分析模块，用于接收面相分割提取模块获得的面相图片，对每一部位的定位进行手动调整，将最终的人脸部位分割完成，通过图像处理提取面部各个特征部位的像素点，对像素点进行rgb和lab值的处理提取，并通过阈值进行筛选，得到具有特征点的像素利用支持向量机处理的方法对面相颜色进行判断得到分析结果；

20、舌相检测及定位模块，用于将舌相采集模块采集的图片信息进行加载，对所述图片进行图像处理，通过舌体的图像判断图片是否存在舌体，通过对存在舌体的图片进行边框回归操作得到真实坐标后对舌相进行裁剪；

21、舌相分割提取模块，用于接收舌相检测及定位模块裁剪的图片，利用颜色对消方法确定舌相有效区域，通过主动轮廓模型方法继续处理图片获得仅包含舌体的图片；

22、舌相分析模块，用于接收舌相分割提取模块获得的舌体图片，对边缘进行手动调整，通过图像处理提取舌体的像素点，对所述像素点进行rgb和lab值的处理提取，并通过阈值进行筛选，得到具有特征点的像素来对颜色特征值以及对舌体的面积比率，通过对得到的数值进行计算处理，将得到的结果通过支持向量机的方法得到舌的形态、颜色分析结果；

23、方案输入模块，用于输入常见颅内外血运重建搭桥术手术方案中的向量信息；

24、数据匹配模块，用于匹配方案输入模块输入的向量数据、舌相分析模块获得的向量数据与面相分析模块获得的向量数据。

25、进一步地，所述面相分析模块中面相颜色的具体分析方法为：

26、s1，获得面部分割后的图像；

27、s2，得到面部各部位的图像，独立分析各个部位；

28、s3，利用蒙版图像来计算舌质图像感兴趣区域内的像素落在颜色范围内的数量；

29、s4，计算特征点所占整个图像的比率；

30、s5，比较计算后得到的比率与各个区分面色的标准比率的大小，区分各种图像颜色。

31、进一步地，所述面相分析模块中对面部像素点的提取方法为：

32、a1，根据配置文件设置颜色上下限；

33、a2，准备临时图像与模板图像，准备两颧图像和额头图像；

34、a3，记录目标图像到模板图像上，并用黑色填充背景；

35、a4，对源图像中的目标像素进行阈值分割，在感兴趣区域中的像素点是否在各颜色空间上满足limit的上下限视为特征点，标记在模板图像上；

36、a5，通过直接访问方式遍历图像，获得第y行第x列的像素的颜色分量，判断表达式值是否在阈值之内，如果在阈值之内标记为特征点，用模板图像计算特征点比率，比较计算得到的特征点比率与配置文件中的特征比例判断面部是否存在光泽及眼眶黑或两颧红。

37、进一步地，所述舌相检测及定位模块进行舌相定位的具体方法为：

38、b1，将舌体图片上下分割，上半部内容为脸部以及唇部的区域标记为n，下半部主要为舌体的区域标记为m，数组f[n]用来记录标记；

39、b2，对脸部及唇部区域进行像素点逐点扫描，得到颜色矢量图中每个像素点的角度值x1将f[x1]的值置为1；

40、b3，对含有舌体的m区域进行逐点扫描，得到非像素点对应的角度值x2，计算f[x2]，如果该点的值不为1则保留，否则去除该点。

41、进一步地，所述舌相分析模块进行舌色提取的具体步骤为：

42、c1，根据配置文件设置颜色上下限；

43、c2，准备临时图像与模板图像；

44、c3，记录目标图像到模板图像上，并用黑色填充背景；

45、c4，对源图像中的目标像素进行阈值分割，在感兴趣区域中的像素点是否在各颜色空间上满足limit的上下限视为特征点，标记在模板图像上；

46、c5，通过直接访问方式遍历图像，获得第y行第x列的像素的颜色分量，判断表达式值是否在阈值之内，如果在阈值之内标记为特征点，用模板图像计算特征点比率，比较计算得到的特征点比率与配置文件中的特征比例判断舌色。

47、进一步地，所述舌相分析模块进行舌体形态特征提取中裂纹提取的具体方法为：

48、d1，复制分割后的舌体图像建立用于标记裂纹特征点的图像；

49、d2，算舌体图像的质心（favgx，favgy），遍历图像，计算非背景的像素点的x坐标均值即为favgx，y坐标均值即为favgy；

50、d3，从上到下遍历图像计算窄带，根据偏移量调整窄带的上下位置，确定窄带的左右边界；

51、d4，遍历图像寻找特征点，确定裂纹像素点；

52、d5，遍历图像筛选特征，计算滑动窗口内的裂纹像素点的个数，如果滑动窗口内的裂纹像素点的个数大于某一阈值，则判为裂纹特征点；

53、d6，统计特征数量，根据统计特征数量与阈值确定特征判断结果。

54、进一步地，所述舌相分析模块进行舌体形态特征提取中舌苔腐腻程度提取的具体方法为：

55、e1，输入分割后的舌体图像进行空间转换，转化为灰度图像；

56、e2，计算窄带；

57、e3，遍历图像，进行苔质分离；

58、e4，计算差分的频率数，存放到数组，计算平均值以及舌苔所占面积的百分比；

59、e5，根据舌苔所占面积的百分比和对应的阈值，以及平均值和对应的阈值，结合舌苔颜色综合判断得到是否属于腐腻苔。

60、与现有技术相比，本发明提供的颅内外血运重建搭桥术的确定方法及系统，通过舌相采集模块采集舌体图片、面相采集模块采集面相图片，通过对存在舌体的图片进行边框回归操作得到真实坐标后对舌相进行裁剪，通过舌相分割提取模块获得仅包含舌体的图片，通过舌相分析模块对仅包含舌体的图片通过支持向量机的方法得到舌的形态、颜色分析结果，对采集的面相图片通过面相分割提取模块对存在面部的图片进行眼睛、鼻子、两颧、下巴、嘴唇位置的定位，获得每个部位的位置，通过面相分析模块对每个部位利用支持向量机处理的方法对面相颜色进行判断得到分析结果，

61、通过对用户舌体以及面部的颜色以及状态分析，可以更加全面的对用户进行疾病检测。