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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明公开了病灶区域标注方法、装置、计算机系统及可读存储介质，基于人工智能，包括以下步骤：接收病例图像，对病例图像进行灰度化处理生成加工图像，并输出至客户端；接收标定信息，根据标定信息对加工图像进行标定以生成标定图像，并输出至客户端；接收过滤阈值，根据过滤阈值对标定图像进行过滤处理以生成过滤图像并输出至客户端；接收种子坐标数据和相似阈值，根据种子坐标数据和相似阈值对过滤图像进行区域生长处理以生成具有闭合线条的种子图像，并输出至客户端。本发明实现了自动识别病灶区域，并生成描绘病灶区域轮廓的闭合线条的技术效果，不仅提高了病灶区域识别的效率，还提高了识别的准确度。

主权项：1.一种病灶区域标注方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：接收病例图像，对所述病例图像进行灰度化处理生成加工图像，并输出至客户端；S2：接收由客户端对所述加工图像的标定信息，根据所述标定信息对所述加工图像进行标定以生成标定图像，并输出至客户端；S3：接收由所述客户端对所述标定图像的过滤阈值，根据所述过滤阈值对所述标定图像进行过滤处理以生成过滤图像，并输出至客户端；S4：接收客户端根据所述过滤图像所输出的种子坐标数据和相似阈值，根据所述种子坐标数据和相似阈值对所述过滤图像进行区域生长处理以生成具有闭合线条的种子图像，并输出至客户端；所述S4包括以下步骤：S41：接收由所述客户端通过在所述过滤图像上通过点击或圈定，所生成的种子坐标数据；S42：获取所述过滤图像中坐标与所述种子坐标数据一致的像素，并将所述像素设为种子像素，将所述种子像素储存在种子堆栈中；S43：提取所述种子像素的灰度值，根据所述灰度值和相似阈值从所述过滤图像中获得相似像素，并将所述相似像素储存在种子堆栈中；S44：提取所述种子堆栈中处于边界的种子像素，并将该种子像素设为种子边界像素；S45：创建线条堆栈，在所述线条堆栈中创制坐标与所述种子边界像素的坐标一致的线条像素；S46：通过将所述种子堆栈中的种子像素、线条堆栈中的线条像素以及加工堆栈中的加工像素、标定堆栈中的标定像素和过滤堆栈中的过滤像素生成种子图像，并输出至客户端；所述S43包括以下步骤：S43-1：提取所述种子堆栈中种子像素的灰度值，并将该灰度值设为计算值；其中，若所述种子像素为一个，则提取该种子像素的灰度值并将其设为计算值；若所述种子像素为两个或两个以上，则提取各种子像素的灰度值，将各灰度值相加并除以种子像素的个数，获得平均灰度值，将该平均灰度值设为计算值；S43-2：提取所述过滤堆栈中的过滤像素，将所述计算值与所述过滤像素的灰度值相减获得差分值，判断所述差分值是否大于所述相似阈值；若是，则将该过滤像素储存至过滤堆栈；若否，则将该过滤像素设为种子像素，并将其储存在所述种子堆栈中。

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