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申请/专利权人：济南科汛智能科技有限公司;黑龙江省传染病防治院(黑龙江省第四医院)

摘要：本申请涉及图像数据处理领域，具体涉及一种基于核磁共振的显像优化方法，包括：先将核磁共振图像的边缘像素点进行拟合圆处理，确认若干数量的拟合圆区域，然后根据目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度、周围灰度值差异以及面积参数，计算良性肿瘤边缘可能性，再基于与目标边缘像素点对应的预设数量个周围边缘像素点的良性肿瘤边缘可能性与灰度值，确认目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性的调整权值，最后根据目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性与调整权值，确认目标边缘像素点的灰度值拉升系数，以对核磁共振图像进行灰度值增强。提高了核磁共振图像中良性肿瘤边缘的灰度值，以增加对良性肿瘤区域的识别准确率。

主权项：1.一种基于核磁共振的显像优化方法，应用于核磁共振图像增强领域，其特征在于，所述方法包括：将核磁共振图像的边缘像素点进行拟合圆处理，确认若干数量的拟合圆区域，其中，拟合圆区域包括椭圆形拟合圆区域与圆形拟合圆区域；根据目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度、周围灰度值差异以及面积参数，计算目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性；基于与所述目标边缘像素点对应的预设数量个周围边缘像素点的良性肿瘤边缘可能性与灰度值，确认目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性的调整权值，其中，所述周围边缘像素点是指位于目标边缘像素点一侧且同一拟合圆区域的边缘像素点；根据所述目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性与调整权值，确认目标边缘像素点的灰度值拉升系数，以对核磁共振图像进行灰度值增强；所述根据目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度、周围灰度值差异以及面积参数，计算目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性，具体包括：根据所述目标边缘像素点以及预设数量的周围边缘像素点的法线交点，与目标边缘像素点所在拟合圆区域的距离，计算目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度；在所述目标边缘像素点对应的法线上，分别筛选若干数量拟合圆区域内部与外部的区域像素点，计算目标边缘像素点对应的周围灰度值差异；基于目标边缘像素点所在拟合圆区域对应的长边与短边，确认目标边缘像素点对应的面积参数；将所述目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度、周围灰度值差异以及面积参数作乘机计算，确认目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性；所述根据所述目标边缘像素点以及预设数量的周围边缘像素点的法线交点，与目标边缘像素点所在拟合圆区域的距离，计算目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度，具体包括： 其中，为目标边缘像素点所在拟合圆区域的拟合程度为以常数为底的指数函数，为目标边缘像素点与周围边缘像素点的第个交点，为目标边缘像素点与预设数量周围边缘像素点的总数量；所述在所述目标边缘像素点对应的法线上，分别筛选若干数量拟合圆区域内部与外部的区域像素点，计算目标边缘像素点对应的周围灰度值差异，具体包括： 其中，为目标边缘像素点对应的周围灰度值差异，为目标边缘像素点对应的法线在拟合圆区域内部的第个区域像素点，为目标边缘像素点对应的法线在拟合圆区域外部的第个区域像素点，为目标边缘像素点对应的法线在拟合圆区域内部或者外部的区域像素点总数；所述基于目标边缘像素点所在拟合圆区域对应的长边与短边，确认目标边缘像素点对应的面积参数，具体包括：当所述目标边缘像素点所在拟合圆区域的短边所在聚类类型为第一聚类类型，目标边缘像素点对应的面积参数为0；当所述目标边缘像素点所在拟合圆区域的短边所在聚类类型为第二聚类类型，将所述目标边缘像素点所在拟合圆区域对应的长边与短边输入面积参数计算公式，计算目标边缘像素点对应的面积参数；对应的，所述面积参数计算公式具体为： 其中，为目标边缘像素点对应的面积参数，为目标边缘像素点所在拟合圆区域的短边边长，为目标边缘像素点所在拟合圆区域的长边边长，为面积计算的圆周率；所述基于与所述目标边缘像素点对应的预设数量个周围边缘像素点的良性肿瘤边缘可能性与灰度值，确认目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性的调整权值，其中，所述周围边缘像素点是指位于目标边缘像素点一侧且同一拟合圆区域的边缘像素点，具体包括：根据所述目标边缘像素点对应的预设数量个周围边缘像素点的良性肿瘤边缘可能性，计算目标边缘像素点对应的周围可能性均值；根据所述目标边缘像素点与预设数量个周围边缘像素点的灰度值差值，计算目标边缘像素点对应的周围灰度值差值平均值；将目标边缘像素点对应的周围可能性均值与周围灰度值差值平均值的倒数作和计算，确认目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性的调整权值；将所述目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性与调整权值作乘积计算，确认目标边缘像素点对应的最终良性肿瘤边缘可能性，具体包括： 其中，为目标边缘像素点对应的最终良性肿瘤边缘可能性，为目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性的调整权值，为目标边缘像素点对应的良性肿瘤边缘可能性；所述将所述最终良性肿瘤边缘可能性输入预设拉伸系数的计算公式，计算目标边缘像素点对应的灰度值拉升系数，具体包括： 其中，为目标边缘像素点对应的灰度值拉升系数，为最终良性肿瘤边缘可能性的最大最小值归一化函数表达式，为基于tan函数特性配备的函数架构。

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