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申请/专利权人：江南大学附属医院

摘要：本发明涉及基于内容的图像检索技术领域，尤其涉及一种癌症数据处理方法。该方法包括以下步骤：获取癌症影像数据；根据癌症影像数据进行纹理特征提取，得到癌症影像纹理特征数据；根据癌症影像纹理特征数据进行高斯分布特征计算，得到癌症影像高斯分布特征数据；根据癌症影像高斯分布特征数据进行哈希计算以及信息熵计算，得到癌症影像哈希数据以及癌症影像信息熵数据；根据癌症影像哈希数据以及癌症影像信息熵数据进行癌症影像相似索引构建，得到癌症影像相似索引数据，以进行癌症数据处理作业。本发明设计高效的多层次索引和检索机制，实现对影像数据的快速定位和检索，支持实时诊断和大规模数据分析。

主权项：1.一种癌症数据处理方法，其特征在于，应用于医疗影像大数据平台，包括以下步骤：步骤S1：获取癌症影像数据；步骤S2，包括：根据癌症影像数据进行第一纹理特征提取，得到第一癌症影像纹理特征数据；根据癌症影像数据进行第二纹理特征提取，得到第二癌症影像纹理特征数据；根据第一癌症影像纹理特征数据以及第二癌症影像纹理特征数据进行纹理特征融合，得到癌症影像纹理特征数据；步骤S3，包括：根据癌症影像纹理特征数据进行聚类计算，得到癌症影像纹理聚类特征数据；对癌症影像纹理聚类特征数据进行高斯分布处理，得到癌症影像纹理高斯分布数据；对癌症影像纹理高斯分布数据进行统计特征提取，得到癌症影像高斯分布特征数据；步骤S4：根据癌症影像高斯分布特征数据进行哈希计算以及信息熵计算，得到癌症影像哈希数据以及癌症影像信息熵数据；步骤S5：根据癌症影像哈希数据以及癌症影像信息熵数据进行癌症影像相似索引构建，得到癌症影像相似索引数据，以进行癌症数据处理作业；其中第二癌症影像纹理特征数据包括静态局部纹理特征数据以及动态局部纹理特征数据，第二纹理特征提取具体为：根据癌症影像数据进行卷积计算，得到癌症影像卷积数据；根据癌症影像卷积数据进行滤波处理，得到静态局部纹理特征数据；根据癌症影像卷积数据进行形态学处理，得到癌症影像形态处理数据；对癌症影像形态处理数据进行闭空间分割，得到癌症影像闭空间数据；对癌症影像闭空间数据进行纹理能量计算，得到动态局部纹理特征数据；其中动态局部纹理特征数据包括局部纹理梯度变化特征数据以及局部纹理多频率特征数据，纹理能量计算具体为：对癌症影像闭空间数据进行梯度计算，得到闭空间梯度数据；根据闭空间梯度数据进行梯度幅度特征提取以及梯度方向特征提取，分别得到梯度幅度特征数据以及梯度方向特征数据；根据梯度幅度特征数据以及梯度方向特征数据进行变化率计算，得到梯度特征变化率数据；根据梯度特征变化率数据进行梯度滑动窗口生成，得到梯度滑动窗口数据；根据梯度滑动窗口数据对闭空间梯度数据进行局部梯度特征提取，得到局部纹理梯度变化特征数据；对癌症影像闭空间数据进行小波分解，得到闭空间小波分解数据；对闭空间小波分解数据进行卷积计算，得到小波分解卷积数据；根据小波分解卷积数据进行稀疏多头自注意力计算，得到小波分解稀疏多头注意力数据；根据小波分解稀疏多头注意力数据进行能量计算，得到局部纹理多频率特征数据；第一纹理特征提取具体为：根据癌症影像数据进行灰度化处理，得到癌症影像灰度化数据；对癌症影像灰度化数据进行灰度共生矩阵计算，得到灰度共生矩阵数据；对灰度共生矩阵数据进行对纹理特征提取，得到第一癌症影像纹理特征数据；闭空间分割具体为：对癌症影像形态处理数据进行连通性像素提取，得到连通性像素数据；根据连通性像素数据对癌症影像形态处理数据进行映射分割，得到连通性像素映射分割数据；将连通性像素映射分割数据中存在像素重合的数据整合为连通性像素重合数据；对连通性像素重合数据进行重叠程度计算，得到重叠程度数据；确定重叠程度数据大于预设的重叠程度阈值数据时，则将连通性像素重合数据中最小的数据确定为癌症影像闭空间数据；确定重叠程度数据小于或等于预设的重叠程度阈值数据时，则将连通性像素重合数据中最大的数据确定为癌症影像闭空间数据。

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百度查询： 江南大学附属医院 一种癌症数据处理方法