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申请/专利权人：长春中医药大学

摘要：本发明公开了一种基于红外图像的骨科影像数据处理方法，本发明涉及图像处理领域，包括以下步骤：设置影像处理平台，获取骨科影像数据，对其进行分析处理，设置图像特征区域以及对应的诊断模型；根据患者信息采集红外光谱图像和传统骨科图像；对传统骨科图像基于边缘检测算法进行边缘处理，判断其所属图像特征区域，将传统骨科图像输入至诊断模型；判断是否存在病症，根据判断结果设置基础病灶区域；根据基础病灶区域设置关联半径，根据关联半径和红外光谱图像；获取对应图像特征区域内的综合红外数据信息，根据其判断对应图像特征区域是否存在病症，根据判断结果设置红外病灶区域；根据基础病灶区域和红外病灶区域的诊断结果进行联合诊断。

主权项：1.一种基于红外图像的骨科影像数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：设置影像处理平台，设置图像数据源，根据图像数据源获取骨科影像数据，根据骨科影像数据进行分析处理，设置图像特征区域，并根据骨科影像数据设置诊断模型，根据图像特征区域对诊断模型进行储存；步骤S2：获取患者基础医疗数据，由医护人员根据患者基础医疗数据提交数据采集申请书，所述影像处理平台根据数据采集申请书采集红外光谱图像和传统骨科图像；步骤S3：对传统骨科图像基于边缘检测算法进行边缘处理，获取传统骨科图像中所属图像特征区域，根据图像特征区域对应的诊断模型对其进行分析处理，判断是否存在病症，根据判断结果设置基础病灶区域；步骤S4：根据基础病灶区域设置关联半径，获取红外光谱图像，获取红外光谱图像对应像素点对应的红外数据信息，根据关联半径获取对应图像特征区域内的综合红外数据信息，根据其判断对应图像特征区域是否存在病症，根据判断结果设置红外病灶区域；步骤S5：根据基础病灶区域和红外病灶区域的分布情况进行联合分析，获取对应图像特征区域的联合诊断结果；获取综合红外数据信息的过程包括：所述影像处理平台获取对应的患者关联数据集，并将患者关联数据集中对应的基础病灶区域；预设关联半径，所述关联半径为以对应的基础病灶区域为中心，与其间隔骨骼节点数据的数量信息；获取骨科参考特征图像，将患者关联数据集中对应的基础病灶区域映射至骨科参考特征图像中，根据关联半径获取骨科参考特征图像与基础病灶区域相互关联的图像特征区域；将所获得的图像特征区域标记为预测关联区域；获取红外光谱图像，所述红外光谱图像中包括各个像素点对应位置的血液数据和热量数据，将红外光谱图像中对应的数据信息映射至预测关联区域内对应的像素点处，获取各个预测关联区域内各个像素点的血液供血数据和热量分布数据，并根据采集时间设置对应的时间序列，并将其记为综合红外数据信息；所述设置红外病灶区域的过程包括：获取综合红外数据信息以及红外光谱图像对应的检测指标，根据检测指标设置数据检测标准区间，将各个预测关联区域内对应像素点对应综合红外数据信息分别与对应的数据检测标准区间进行对比分析，若不属于对应数据检测标准区间，则将此像素点标记为异常；获取预测关联区域内的像素点异常率，预设异常率阈值，当像素点异常率大于等于异常率阈值时，则该预测关联区域存在异常，当像素点异常率小于异常率阈值时，则该预测关联区域正常；对存在异常的预测关联区域内的红外数据信息进行分析处理，根据时间序列设置对应预测关联区域内的血液供血数据变化曲线和热量分布数据变化曲线，将其输入至红外诊断模型中，输出预测红外诊断结果，并将该预测关联区域标记为红外病灶区域；将该患者所获得的红外病灶区域和预测红外诊断结果输入至患者关联数据集中，并对患者关联数据集进行储存。

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