基于互联网的提升医学影像数据质量的方法及系统

本发明属于医学影像，尤其涉及基于互联网的提升医学影像数据质量的方法及系统。

背景技术：

1、医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程，通过把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价。

2、现有技术中，由于医学影像设备的质量和性能、采集过程中参数和设置的选择、医学影像采集环境的影响、操作人员的失误操作等多种因素，容易造成医学影像数据质量低下，影响对医学影像数据的分析，尤其是金属伪影的存在，严重影响医学影像数据的质量，而现有技术则无法有效消除医学影像中的金属伪影，且消除处理之后的医学影像又容易具有其他的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例的目的在于提供基于互联网的提升医学影像数据质量的方法及系统，旨在解决背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

3、基于互联网的提升医学影像数据质量的方法，所述方法具体包括以下步骤：

4、获取采集的基础医学影像，对所述基础医学影像进行影像预处理，生成预处理医学影像；

5、对所述预处理医学影像进行伪影检测，判断是否具有金属伪影，并在具有金属伪影时，标记金属伪影区域，生成标记医学影像；

6、按照预设的多个校正算法，对所述标记医学影像进行伪影校正与评估，在评估达标之后，生成校正医学影像；

7、对所述校正医学影像进行影像优化，生成优化医学影像。

8、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述获取采集的基础医学影像，对所述基础医学影像进行影像预处理，生成预处理医学影像具体包括以下步骤：

9、进行影像采集监测，获取基础医学影像；

10、对所述基础医学影像进行噪声去除；

11、对所述基础医学影像进行灰度调整；

12、对所述基础医学影像进行对比度增强；

13、获取噪声去除、灰度调整和对比度增强之后的预处理医学影像。

14、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对所述预处理医学影像进行伪影检测，判断是否具有金属伪影，并在具有金属伪影时，标记金属伪影区域，生成标记医学影像具体包括以下步骤：

15、对所述预处理医学影像进行伪影识别，判断是否具有金属伪影；

16、在具有金属伪影时，生成伪影定位指令；

17、按照所述伪影定位指令，标记金属伪影区域，生成标记医学影像。

18、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述按照所述伪影定位指令，标记金属伪影区域，生成标记医学影像具体包括以下步骤：

19、按照所述伪影定位指令，识别所述预处理医学影像的异常边缘与纹理，确定金属伪影区域；

20、对所述金属伪影区域进行分析，确定金属伪影类型；

21、按照所述金属伪影类型，对所述预处理医学影像进行金属伪影区域的预设标记操作，生成标记医学影像。

22、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述按照预设的多个校正算法，对所述标记医学影像进行伪影校正与评估，在评估达标之后，生成校正医学影像具体包括以下步骤：

23、获取预设的多个校正算法，多个所述校正算法包括插值算法、滤波算法和学习算法；

24、按照所述金属伪影类型，从多个所述校正算法中，选择目标算法；

25、通过所述目标算法，对所述标记医学影像进行伪影校正与评估；

26、若评估达标，则生成校正医学影像；

27、若评估不达标，则选择其他的校正算法进行伪影校正与评估，直至评估达标。

28、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对所述校正医学影像进行影像优化，生成优化医学影像具体包括以下步骤：

29、对所述校正医学影像进行平滑处理；

30、对所述校正医学影像进行对比度拉伸和直方图均衡化处理；

31、对所述校正医学影像进行色彩平衡调整；

32、完成平滑处理、对比度拉伸、直方图均衡化和色彩平衡调整之后，按照预设的需求格式，进行格式转换，生成优化医学影像。

33、基于互联网的提升医学影像数据质量的系统，所述系统包括影像采集预处理单元、影像伪影检测单元、影像伪影校正单元和影像优化处理单元，其中：

34、影像采集预处理单元，用于获取采集的基础医学影像，对所述基础医学影像进行影像预处理，生成预处理医学影像；

35、影像伪影检测单元，用于对所述预处理医学影像进行伪影检测，判断是否具有金属伪影，并在具有金属伪影时，标记金属伪影区域，生成标记医学影像；

36、影像伪影校正单元，用于按照预设的多个校正算法，对所述标记医学影像进行伪影校正与评估，在评估达标之后，生成校正医学影像；

37、影像优化处理单元，用于对所述校正医学影像进行影像优化，生成优化医学影像。

38、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述影像采集预处理单元具体包括：

39、采集监测模块，用于进行影像采集监测，获取基础医学影像；

40、噪声去除模块，用于对所述基础医学影像进行噪声去除；

41、灰度调整模块，用于对所述基础医学影像进行灰度调整；

42、对比度增强模块，用于对所述基础医学影像进行对比度增强；

43、预处理影像获取模块，用于获取噪声去除、灰度调整和对比度增强之后的预处理医学影像。

44、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述影像伪影检测单元具体包括：

45、伪影识别模块，用于对所述预处理医学影像进行伪影识别，判断是否具有金属伪影；

46、指令生成模块，用于在具有金属伪影时，生成伪影定位指令；

47、区域标记模块，用于按照所述伪影定位指令，标记金属伪影区域，生成标记医学影像。

48、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述影像优化处理单元具体包括：

49、平滑处理模块，用于对所述校正医学影像进行平滑处理；

50、拉伸和均衡化处理模块，用于对所述校正医学影像进行对比度拉伸和直方图均衡化处理；

51、色彩平衡调整模块，用于对所述校正医学影像进行色彩平衡调整；

52、格式转换模块，用于完成平滑处理、对比度拉伸、直方图均衡化和色彩平衡调整之后，按照预设的需求格式，进行格式转换，生成优化医学影像。

53、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

54、本发明实施例通过获取采集的基础医学影像，对基础医学影像进行影像预处理，生成预处理医学影像；对预处理医学影像进行伪影检测，判断是否具有金属伪影，并在具有金属伪影时，标记金属伪影区域，生成标记医学影像；按照预设的多个校正算法，对标记医学影像进行伪影校正与评估，在评估达标之后，生成校正医学影像；对校正医学影像进行影像优化，生成优化医学影像。能够对采集的医学影像进行影像预处理、伪影检测与区域标记、伪影校正与评估和影像优化，实现对医学影像中金属伪影的有效消除，且能够避免消除处理之后的医学影像中又具有其他问题。