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申请/专利权人：天津中医药大学第二附属医院

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的肺部呼吸CT检测系统，包括CT采集设备、CT监测系统和可视化显示器，本发明涉及图像处理技术领域。该基于人工智能的肺部呼吸CT检测系统，通过设置有CT监测系统，利用图像接收模块用于对CT采集设备采集的所有CT图像接收，并依据图像处理模块用于实现对CT图像的筛分过滤，并通过对特征进行识别确立特征所在位置，依据各图像建立立体的肺部CT模型图，结合识别确立特征所在位置对肺部CT模型图进行分割处理，从而可以方便于医生在进行查看的过程中更好的了解异常特征所在的位置和涉及的范围，提高结果判定的精确率，同时减少医生的对于图像的查看量，提高检测的效率。

主权项：1.一种基于人工智能的肺部呼吸CT检测系统，其特征在于：包括：CT采集设备，用于完成对人体肺部的CT图像采集操作；CT监测系统，包括图像接收模块、图像处理模块和图像传输模块；图像接收模块用于对CT采集设备采集的所有CT图像接收并进行整合操作；图像处理模块用于实现对CT图像的筛分过滤，并通过对特征进行识别确立特征所在位置，依据各图像建立立体的肺部CT模型图，结合识别确立特征所在位置对肺部CT模型图进行分割处理；图像传输模块用于将处理完成的CT立体模型图进行传输并让医生查看；可视化显示器，用于显示传输来的CT立体模型图，并可对CT立体模型图进行操作和查看；所述图像处理模块包括：图像筛分单元，将图像进行初步处理，让图像上只保留关于肺部特征的图像；特征识别单元，对筛选后的图像进行再处理，且根据处理后的图像寻找异常特征，并将含有异常特征的图像进行整理形成数据集；模型建立单元，依据数据集中的图像形成关于肺部整体情况的CT立体模型图；模型分割单元，根据异常特征的位置和大小对CT立体模型图进行分割操作，形成多个CT立体模型图在不同高度位置的横向界面图，并按照顺序叠放形成分割后的CT立体模型图；所述模型建立单元中CT立体模型图的构建算法为：E1、将已经标记了异常特征的肺部特征部分图像整理，依据前侧所采集的肺部特征部分图像作为前侧面；E2、以前侧面肺部特征部分图像的左下角节点为原点，依据原点并沿着肺部特征部分图像的横向边沿作为X轴，而原点并沿着肺部特征部分图像的竖向边沿作为Z轴，且从原点与肺部特征部分图像的横向边沿的垂直方向设定Y轴；E3、根据建立的X轴、Y轴和Z轴方向，将带有异常特征的图像数据集M按照方向进行放置，同时依据标记后异常特征在各个平面上的位置形成关于带有异常特征且含有肺部特征部分的CT立体模型图；所述模型分割单元中对于CT立体模型图进行分割的具体操作步骤为：F1、通过插入一个分割平面标记为g{a0，0，h，bj，0，h，c0，k，h，dj，k，h}，且分割平面为透明窗口平面；F2、选取一个已标记的异常特征，并确定该异常特征的顶部与底部的高度值分别标记为P1和P2；F3、将分割平面g竖直向下移动，且停留在位于异常特征P1高度处，并从P1至P2处进行多层分割形成多张横向的截面图像。

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