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申请/专利权人：中国医科大学附属第一医院

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于人工智能的肝癌病理图像增强方法，包括：采集并预处理肝脏部位的CT图像；获取CT图像中的肝脏区域；根据肝脏区域中每个像素点的灰度值，获取像素点的第一肝癌边缘因子；获取每个像素点的局部像素点；根据像素点以及像素点的局部像素点的梯度方向以及第一肝癌边缘因子，获取像素点的第二肝癌边缘因子；根据像素点的第二肝癌边缘因子，获取像素点的拉普拉斯滤波权重对CT图像进行增强。本发明通过分析每个像素点为肝癌组织边缘的可能性，自适应得到每个像素点的拉普拉斯滤波权重，避免图像失真的情况出现，提高了图像增强的效果。

主权项：1.一种基于人工智能的肝癌病理图像增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集并预处理肝脏部位的CT图像；获取CT图像中的肝脏区域；根据肝脏区域中每个像素点与邻域像素点在灰度值上的差异，获取像素点的第一肝癌边缘因子；预设一个局部范围，获取每个像素点的局部像素点；对像素点以及像素点的局部像素点进行组合，得到像素点的若干组合；根据像素点的所有组合中像素点的梯度方向以及像素点的第一肝癌边缘因子，获取像素点的第二肝癌边缘因子；根据像素点的第二肝癌边缘因子，获取像素点的拉普拉斯滤波权重；根据像素点的拉普拉斯滤波权重，获取对像素点进行拉普拉斯滤波的卷积核，并对CT图像进行增强；所述根据肝脏区域中每个像素点与邻域像素点在灰度值上的差异，获取像素点的第一肝癌边缘因子，包括的具体方法为：根据第个像素点的邻域圆上所有点特征值，结合第个像素点的灰度值，获取第个像素点的第一肝癌边缘因子，其具体的计算公式为： 式中，表示第个像素点的第一肝癌边缘因子；表示第个像素点的邻域圆上点的数量；表示第个像素点的灰度值；表示第个像素点的邻域圆上第个点特征值；表示双曲线正切函数；所述第个像素点的邻域圆上所有点特征值的具体获取方法为：根据、第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点与第二基准像素点的灰度值，获取第个像素点的邻域圆上第个点特征值，其具体的计算公式为： 式中，表示第个像素点的邻域圆上第个点特征值；表示第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点的灰度值；表示第个像素点的邻域圆上第个点的第二基准像素点的灰度值；表示第个像素点与第个像素点的邻域圆上第个点的连线的角度；表示取余函数；所述、第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点与第二基准像素点的具体获取方法为：对于第个像素点的邻域圆上第个点，以水平向右方向为0°方向，竖直向上方向为90°方向；连接第个像素点与第个像素点的邻域圆上第个点，得到第个像素点与第个像素点的邻域圆上第个点的连线并获取连线的角度记为；将第个像素点的四邻域范围内的所有像素点记为第个像素点的邻域像素点，并将位于第个像素点右侧、上侧、左侧以及下侧的第个像素点的邻域像素点，分别记为第个像素点的第一邻域像素点、第二邻域像素点、第三邻域像素点以及第四邻域像素点；若大于且小于或等于，则将第个像素点的第一邻域像素点与第二邻域像素点，分别记为第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点与第二基准像素点；若大于且小于或等于，则将第个像素点的第二邻域像素点与第三邻域像素点，记为第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点与第二基准像素点；若大于且小于或等于，则将第个像素点的第三邻域像素点与第四邻域像素点，记为第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点与第二基准像素点；若大于且小于或等于，则将第个像素点的第四邻域像素点与第一邻域像素点，记为第个像素点的邻域圆上第个点的第一基准像素点与第二基准像素点；所述第个像素点的邻域圆的具体获取方法为：以第个像素点的中心为圆心，做一个任意半径的圆，记为第个像素点的邻域圆；所述根据像素点的所有组合中像素点的梯度方向以及像素点的第一肝癌边缘因子，获取像素点的第二肝癌边缘因子，包括的具体方法为：对于第个像素点的第个组合，将第个像素点的第个组合中的像素点进行两两配对，得到第个像素点的第个组合中的若干像素点对；对于第个像素点的第个组合中第个像素点对，计算第个像素点的第个组合中第个像素点对中两个像素点之间的梯度方向的余弦相似度，记为第个像素点的第个组合中第个像素点对的相似值；将对于第个像素点的第个组合中所有像素点对的相似值均值，记为第个像素点的第个组合的相似值；根据第个像素点的第个组合的特征值以及第个像素点的第个组合内每个像素点的第一肝癌边缘因子，获取第个像素点的第个组合的肝癌边缘系数；将肝癌边缘系数最大的第个像素点的组合，记为第个像素点的最似边缘组合，并将第个像素点的最似边缘组合的肝癌边缘系数，作为第个像素点的第二肝癌边缘因子；所述获取第个像素点的第个组合的肝癌边缘系数的具体计算方法为： 式中，表示第个像素点的第个组合的肝癌边缘系数；表示第个像素点的第个组合的相似值；表示预设的窗口边长；表示第个像素点的第个组合中第个像素点的第一肝癌边缘因子；表示最大值最小值归一化函数。

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百度查询： 中国医科大学附属第一医院 一种基于人工智能的肝癌病理图像增强方法