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申请/专利权人：渭南市第二医院

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的CT影像肿瘤病变区域检测方法，该方法获取患者的肺部CT影像，得到对应的灰度图像；获取灰度图像中像素点在预设邻域范围内的邻域像素点，根据像素点与邻域像素点之间的灰度值差异，获取灰度差异度；根据灰度差异度得到邻域像素点的灰度权重，根据像素点与邻域像素点之间的距离得到邻域像素点的距离权重，根据灰度权重对距离权重进行优化，得到像素点的自适应权重；根据每个像素点的自适应权重，对灰度图像中的所有像素点进行均值漂移聚类，得到灰度图像中的肺部肿瘤区域，提高了利用均值漂移算法对CT影像中肿瘤区域提取的准确性。

主权项：1.基于机器学习的CT影像肿瘤病变区域检测方法，其特征在于，所述基于机器学习的CT影像肿瘤病变区域检测方法包括：获取患者的肺部CT影像，对所述肺部CT影像进行灰度化处理，得到所述肺部CT影像的灰度图像；针对所述灰度图像中任一像素点，获取所述像素点在预设邻域范围内的邻域像素点，取任一邻域像素点为目标邻域像素点，根据所述像素点与所述目标邻域像素点之间的灰度值差异，获取所述像素点与所述目标邻域像素点之间的灰度差异度；根据所述灰度差异度，得到所述目标邻域像素点的灰度权重，根据所述像素点与所述目标邻域像素点之间的距离得到距离权重，根据所述灰度权重，对所述距离权重进行优化，得到所述目标邻域像素点的自适应权重；获取所述像素点的预设邻域范围内的每个邻域像素点的自适应权重，根据所述灰度图像中的每个像素点的预设邻域范围内的每个邻域像素点的自适应权重，对所述灰度图像中的所有像素点进行均值漂移聚类，得到至少一个簇类，根据每个所述簇类中包含的像素点的灰度值，获取所述灰度图像中的肺部肿瘤区域；所述根据所述像素点与所述目标邻域像素点之间的灰度值差异，获取所述像素点与所述目标邻域像素点之间的灰度差异度，包括：获取所述像素点的预设邻域范围内的所有像素点的第一灰度值均值以及第一灰度值方差，计算所述像素点的灰度值与所述第一灰度值均值之间的第一差值绝对值，计算所述第一差值绝对值与所述第一灰度值方差之间的乘积，得到所述像素点的预设邻域范围内的第一灰度分布关联系数；根据所述目标邻域像素点的预设邻域范围内的所有像素点的灰度值，获取所述目标邻域像素点的预设邻域范围内的第二灰度分布关联系数；计算所述第一灰度分布关联系数和所述第二灰度分布关联系数之间的差值绝对值，得到所述像素点与所述目标邻域像素点之间的灰度差异度；所述根据所述目标邻域像素点的预设邻域范围内的所有像素点的灰度值，获取所述目标邻域像素点的预设邻域范围内的第二灰度分布关联系数，包括：获取所述目标邻域像素点的预设邻域范围内的所有像素点的第二灰度值均值以及第二灰度值方差，计算所述目标邻域像素点的灰度值与所述第二灰度值均值之间的第二差值绝对值，计算所述第二差值绝对值与所述第二灰度值方差之间的乘积，得到所述目标邻域像素点的预设邻域范围内的第二灰度分布关联系数；所述根据所述灰度权重，对所述距离权重进行优化，得到所述目标邻域像素点的自适应权重，包括：将所述灰度权重与所述距离权重之间的乘积作为所述目标邻域像素点的自适应权重。

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