一种扫描仪故障检测方法及系统与流程

本发明一般地涉及图像数据处理领域。更具体地，本发明涉及一种扫描仪故障检测方法及系统。

背景技术：

1、医用扫描仪用于获取关于人体内部结构和功能的放射性示踪剂信息，扫描仪在医学诊断中起到关键作用，通过对患者注射标记物比如：锝即时标记药物系列（spect扫描仪成像），18f-脱氧葡糖注射液（pet扫描仪成像）等放射性元素后，可通过对应的扫描仪器进行人体扫描仪成像，所得扫描仪成像结果可用于患者诊疗。

2、但是当扫描仪出现故障时，则会导致扫描仪成像出现模糊，伪影，或者扫描仪成像不全，噪声过大等问题，从而影响医生对患者诊疗的效率和准确性。

3、由于不同病患对应的图像具有一定的差异，不同的缺陷在计算时确实会受到图像的差异影响。在进行异常检测时，需要考虑到不同病患之间图像的差异性，并且需要对数据进行特征选择，以适应这种差异性。

4、目前，对异常数据检测时，通常使用孤立森林进行检测，在进行特征选取时，选取相关性强的特征进行孤立树的构建，会导致错误率较大，同时相关性强的特征可能会掩盖异常点的存在，并且不同病患对应的图像存在差异，不同缺陷在计算时，会受到图像差异的影响，影响诊疗效率和准确性。

技术实现思路

1、为解决上述一个或多个技术问题，本发明提出获取有利的特征，进行孤立树的构建，用于提高扫描仪成像故障检测的准确率，为此，本发明在如下的多个方面中提供方案。

2、在第一方面中，一种扫描仪故障检测方法，包括：获取历史病患的扫描仪成像数据集，构建单个孤立树，选取所述扫描仪成像数据集中图像特征，其中，所述图像特征为噪声比、对比度，用于设定孤立森林在构建异常模型分类的超参数；获取扫描成像的图像中具有高频信息和低频信息，其中，所述高频信息表示扫描仪成像中的细节，低频信息表示扫描成像仪的总体信息；随机抽取所述扫描仪成像数据集中的扫描仪成像图像，并进行灰度处理，得到灰度图像，对灰度图像使用傅里叶变换获取频谱图，根据所述频谱图进行中心化处理，获取高频信息值和低频信息值；遍历计算所有随机抽取所述扫描仪成像数据集中的扫描仪成像图像的高频信息值和低频信息值，并进行排序，根据所述高频信息值和低频信息值的频率信息获取对应高频信息值曲线和低频信息值曲线，使用皮尔逊相关系数获取高频信息值和低频信息值对应扫描仪成像图像的特征值的曲线之间的相关性，得到异常信息；分别获取所述特征值与高频信息值和低频信息值之间相关性的序列，对所述相关性的序列使用密度聚类算法进行分类，得到高频近似聚类簇和低频近似聚类簇；分别计算所述高频近似聚类簇和低频近似聚类簇中任意一个特征值到对应类别的中心之间的距离值，计算所述距离值与对应类别的中心最大距离值的比值，其中，所述类别的中心最大距离值表示高频近似聚类簇中特征值到类别的中心最大的距离值或低频近似聚类簇中特征值到类别的中心最大的距离值；根据最小的比值进行负相关映射，并计算频谱图中任意特征值的优选程度值；遍历所有特征值的优选程度值，将所有特征值的优先程度值进行排序，得到优选程度值曲线；基于优选程度值曲线进行高值优先选取，并计算平均值，响应于大于均值部分的优选程度值对应的特征值作为用于孤立树构建的特征值，得到显著孤立森林模型；将当前扫描仪的扫描仪成像结果输入到显著孤立森林模型中，根据检测结果的众数作为当前扫描仪的异常判断结果，进而判断当前扫描仪成像的运行状态。

3、在一个实施例中，所述高频信息值获取过程满足以下步骤：

4、计算所述频谱图中每个像素点到频谱图中最大值点的欧氏距离值与所述频谱图中对角线长度值的一半的比值；

5、计算所述比值与对应像素点的像素值的乘积，得到频谱图中所有像素点的第一信息值，计算所述所有像素点的第一信息值的平均值作为频谱图的高频信息值。

6、在一个实施例中，所述低频信息值获取过程满足以下步骤：

7、计算所述频谱图中每个像素点到频谱图中最大值点的欧氏距离值与所述频谱图中对角线长度值的一半的比值；

8、计算所述比值的负相关映射值与对应点的像素值的乘积，得到频谱图中所有像素点的第二信息值，计算所述所有像素点的第二信息值的平均值作为频谱图的低频信息值。

9、在一个实施例中，所述使用皮尔逊相关系数获取高频信息值和低频信息值对应扫描仪成像图像的特征值的曲线之间的相关性，得到异常信息，包括：

10、根据所述高频信息值的曲线与所述扫描仪成像图像的特征值的曲线之间的相关性的绝对值，得到高频信息值对应特征值的异常信息；

11、根据所述低频信息值的曲线与所述扫描仪成像图像的特征值的曲线之间的相关性的绝对值，得到低频信息值对应特征值的异常信息。

12、在一个实施例中，根据高频信息值对应特征值的异常信息和低频信息值对应特征值的异常信息，还包括：

13、响应于特征值与高频信息之间的相关性越强，判定高频信息值的异常信息进行检测时越有效；

14、响应于特征值与低频信息之间的相关性越强，判定低频信息值的异常信息进行检测时越有效。

15、在一个实施例中，分别获取所述特征值与高频信息值和低频信息值之间相关性的序列，对所述相关性的序列使用密度聚类算法进行分类，包括：

16、使用所述密度聚类算法中均值漂移算法进行分类，得到高频近似聚类簇和低频近似聚类簇；

17、响应于相关性的序列近似时，判定孤立森林的错误增加。

18、在一个实施例中，根据最小的比值进行负相关映射，包括：

19、

20、式中，表示第个特征对应高频信息值和低频信息值在两个聚类结果中特征值是否接近为中心点，表示高频近似聚类簇中第个特征值到高频近似聚类簇的类别的中心之间的距离值与高频近似聚类簇中特征值到类别的中心的最大值的比值，表示低频近似聚类簇中第个特征到低频近似聚类簇的类别中心之间的距离值与低频近似聚类簇中特征值到类别的中心的最大值的比值，表示最小值。

21、在一个实施例中，所述优选程度值满足下述关系式：

22、

23、式中，表示第个特征的优选程度值，表示第个特征对应高频信息值或者低频信息值的最大值，表示第个特征对应高频信息值和低频信息值在两个聚类结果中特征值是否接近为中心点，表示指数函数。

24、第二方面，一种扫描仪故障检测系统，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现任一项所述的扫描仪故障检测方法。

25、本发明具有以下效果：

26、1、本发明通过评估不同特征值在特定场景下的有效性，进而为故障检测、特征选择等任务提供决策支持，结合了密度聚类算法的优势和均值漂移算法的自适应性，可以有效地处理不同密度和形状的数据集，从而有效处理异常点和噪声，提高扫描仪成像结果的准确率。

27、2、本发明通过从扫描仪成像图像中提取高频信息和低频信息，分别计算对应特征值与高频信息值和低频信息值的相关性，从而对相关性进行分类，计算特征值的优选程度值，得到所有特征值的优先程度值并进行排序，对优选程度值曲线进行高值优先选取，并构建显著孤立森林模型，以使选择的特征值的有效性，选择合适的特征选取方法和图像处理技术来确保孤立森林模型的性能和准确性。