技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及醫學影像分析技術領域，具體是指一種針對熒 光共聚焦肺部影像的圖像處理系統及方法。

背景技術

醫學影像分析在肺部病癥檢測領域受到廣泛關注，尤其是CT影像的分析。CT是體外檢 測設備，而熒光共聚焦影像成像設備是一種新穎的體內檢測設備，對肺部的觀測更加精細。 由于在體內內窺成像是一個實時成像的過程，在檢查的過程中醫生很可能忽略某些含病灶的 肺部區域，或者需要來回移動內窺鏡來確定含病灶的部位，這些都不利于提高醫生的工作效 率和檢查的準確性。熒光共聚焦肺部影像的分類和識別系統能夠初步判別含病灶的肺部影像， 從而可以給醫生發出提示信息，讓醫生能夠準確、快速的確定病變部位，從而有針對性地再 進行細致觀測。

發明內容

本發明的目的是克服了上述現有技術的缺點，提供了一種能夠實現基于圖像處理方法的 輔助診斷平臺、對由熒光共聚焦肺部成像設備獲取的肺部視頻或肺部圖像進行處理分析的針 對熒光共聚焦肺部影像的圖像處理系統及方法。

為了實現上述目的，本發明的針對熒光共聚焦肺部影像的圖像處理系統及方法具有如下 構成：

該針對熒光共聚焦肺部影像的圖像處理系統，其主要特點是，所述的系統包括：

圖像讀取模塊，用以讀取熒光共聚焦肺部影像設備采集的肺部視頻或肺部圖像；

圖像分割模塊，用以提取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像中的肺部組織的輪廓以獲取 所述的肺部視頻或所述的肺部圖像中高亮區域的比例；

圖像紋理特征提取模塊，用以通過灰度共生矩陣獲取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像 的相關性以及熵信息，且通過Gabor小波變換獲取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像的方差 信息，且通過所述的相關性、所述的熵信息以及所述的方差信息表示所述的肺部視頻或所述 的肺部圖像的紋理信息；

輸出模塊，用以輸出處理后的肺部視頻或肺部圖像。

本發明還涉及一種針對熒光共聚焦肺部影像的圖像處理方法，其特征在于，所述的方法 包括以下步驟：

(1)所述的圖像讀取模塊讀取熒光共聚焦肺部影像設備采集的肺部視頻或肺部圖像；

(2)所述的圖像分割模塊提取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像中的肺部組織的輪廓以 獲取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像中高亮區域的比例；

(3)所述的圖像紋理特征提取模塊通過灰度共生矩陣獲取所述的肺部視頻或所述的肺部 圖像的相關性以及熵信息，且通過Gabor小波變換獲取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像的 方差信息，且通過所述的相關性、所述的熵信息以及所述的方差信息表示所述的肺部視頻或 所述的肺部圖像的紋理信息；

(4)輸出模塊輸出處理后的肺部視頻或肺部圖像。

進一步地，所述的步驟(2)具體包括以下步驟：

(2.1)所述的圖像分割模塊對所述的肺部視頻或所述的肺部圖像進行K-means分割，并 初始為兩個聚類中心；

(2.2)所述的圖像分割模塊依次遍歷分割后的肺部視頻或肺部圖像中的每個像素點，并 記錄高亮區的像素點的個數；

(2.4)所述的圖像分割模塊獲取所述的肺部視頻或所述的肺部圖像中高亮區域的比例。

進一步地，所述的圖像紋理特征提取模塊通過灰度共生矩陣獲取所述的肺部視頻或所述 的肺部圖像的相關性以及熵信息，具體包括以下步驟：

(3.1)所述的圖像紋理特征提取模塊計算圖像中不同方向上的灰度共生矩陣對應的熵信 息、能量、對比度、逆差距以及相關性；

(3.2)所述的圖像紋理特征提取模塊分別計算熵信息的平均值、能量的平均值、對比度 的平均值、逆差距的平均值以及相關性的平均值；

(3.3)所述的圖像紋理特征提取模塊根據所述的熵信息的平均值、能量的平均值、對比 度的平均值、逆差距的平均值以及相關性的平均值獲取表示所述的肺部視頻或所述的肺部圖 像的紋理信息的有效特征信息。

更進一步地，所述的步驟(3.1)具體為：

所述的圖像紋理特征提取模塊根據以下公式計算圖像中不同方向上的灰度共生矩陣對應 的熵信息、能量、對比度、逆差距以及相關性：