本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析，尤其涉及一種用于痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取方法的背景技術(shù)發(fā)展歷程中，起初主要依賴于傳統(tǒng)的圖像處理和特征工程方法。這些方法通常包括基于濾波器和形態(tài)學(xué)處理的預(yù)處理步驟，以及手工設(shè)計(jì)的特征提取器，如邊緣檢測器和紋理描述符。然而，這些方法往往依賴于領(lǐng)域?qū)＜业南闰?yàn)知識，并且難以捕捉復(fù)雜的關(guān)節(jié)炎病變特征。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)，痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取逐漸邁向了自動(dòng)化和更高效的方向。cnn能夠通過學(xué)習(xí)大量標(biāo)記的數(shù)據(jù)集中的特征來提取圖像中的關(guān)鍵信息，從而避免了手工設(shè)計(jì)特征提取器的限制。這種方法在處理痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像數(shù)據(jù)時(shí)，能夠捕捉到更豐富和復(fù)雜的病變模式，提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率，然而目前傳統(tǒng)方法對于ct影像的弱光區(qū)域往往難以準(zhǔn)確提取和重建，導(dǎo)致關(guān)節(jié)影像中重要的細(xì)節(jié)和信息丟失，同時(shí)對關(guān)節(jié)異常區(qū)域的多模態(tài)特征分析較少，無法全面評估關(guān)節(jié)病變的復(fù)雜性和多樣性，導(dǎo)致對ct影像特征提取的精準(zhǔn)性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種用于痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種用于痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：獲取痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像；對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行關(guān)節(jié)邊緣檢測，生成ct影像關(guān)節(jié)邊緣檢測數(shù)據(jù)；通過ct影像關(guān)節(jié)邊緣檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行ct影像核心區(qū)域分割，生成關(guān)節(jié)ct核心影像；

4、步驟s2：對關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行弱光區(qū)域提取，得到關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域；對關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域進(jìn)行超分辨率重建，生成關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域；將關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域和關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行弱光區(qū)域替換，從而生成關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像；

5、步驟s3：對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)；對關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)檢測，生成關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域分割，生成異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像；

6、步驟s4：獲取關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)對異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像進(jìn)行關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析，生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：對關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)進(jìn)行特征可視化，從而生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖；通過關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)ct特征影像。

8、本發(fā)明通過收集和準(zhǔn)備用于分析的痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct掃描影像。對ct影像進(jìn)行邊緣檢測，以準(zhǔn)確提取關(guān)節(jié)的輪廓和邊緣信息?；谶吘墮z測結(jié)果，分割出關(guān)節(jié)的核心區(qū)域，以便后續(xù)分析和處理。提供了清晰的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)邊緣信息，有助于精確定位和分析關(guān)節(jié)的形態(tài)和位置。生成的核心區(qū)域影像可以作為進(jìn)一步分析和處理的基礎(chǔ)。從關(guān)節(jié)ct核心影像中提取出弱光區(qū)域，這些區(qū)域包含重要的病變信息。對弱光區(qū)域進(jìn)行超分辨率重建，增強(qiáng)其圖像的亮度和清晰度。將亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域與核心影像進(jìn)行合成，生成優(yōu)化的關(guān)節(jié)ct影像。提高了弱光區(qū)域的視覺品質(zhì)，能夠更準(zhǔn)確地識別和分析痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的病變部位。優(yōu)化后的影像更具信息豐富度，有助于進(jìn)一步的結(jié)構(gòu)標(biāo)記和分析。在優(yōu)化的關(guān)節(jié)ct影像上進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，標(biāo)識關(guān)節(jié)的各個(gè)組成部分。分析標(biāo)記數(shù)據(jù)，檢測出正常結(jié)構(gòu)和異常結(jié)構(gòu)，如病變區(qū)域。根據(jù)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)，分割出關(guān)節(jié)中的異常結(jié)構(gòu)部位，生成異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)圖像。提供了詳細(xì)的結(jié)構(gòu)標(biāo)記和異常結(jié)構(gòu)信息，幫助識別和理解痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的具體病變情況。異常結(jié)構(gòu)圖像的生成有助于定量分析和治療決策，提升了診斷的準(zhǔn)確性和效率?；陉P(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)，分析異常區(qū)域的多模態(tài)特征，如形狀、密度、灰度等。將正常結(jié)構(gòu)和異常區(qū)域的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，生成特征圖，以便直觀地理解和評估病變的特征。提供了直觀和量化的異常區(qū)域特征分析結(jié)果，幫助在診斷和治療過程中做出更準(zhǔn)確的決策。因此，本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)特征分析，以及對弱光區(qū)域進(jìn)行重建替換，提高了對ct影像特征提取的精準(zhǔn)性。

9、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

10、步驟s11：獲取痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像；

11、步驟s12：對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行圖像預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)ct影像，其中圖像預(yù)處理包括影像濾波、影像去噪和對比度增強(qiáng)；

12、步驟s13：對標(biāo)準(zhǔn)ct影像進(jìn)行關(guān)節(jié)邊緣檢測，生成ct影像關(guān)節(jié)邊緣檢測數(shù)據(jù)；

13、步驟s14：通過ct影像關(guān)節(jié)邊緣檢測數(shù)據(jù)對標(biāo)準(zhǔn)ct影像進(jìn)行ct影像核心區(qū)域分割，生成關(guān)節(jié)ct核心影像。

14、本發(fā)明通過從ct掃描設(shè)備中獲取患者的關(guān)節(jié)ct影像。獲得高質(zhì)量的原始ct影像，為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。應(yīng)用濾波算法去除影像中的高頻噪聲，使用去噪技術(shù)減少ct影像中的隨機(jī)噪聲，調(diào)整影像對比度以提高影像中關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)的可見度。通過濾波、去噪和對比度增強(qiáng)，提高影像的清晰度和對比度，使影像中的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)更加清晰，便于后續(xù)分析。應(yīng)用邊緣檢測算法(如canny邊緣檢測)識別標(biāo)準(zhǔn)ct影像中關(guān)節(jié)的邊緣。精確識別關(guān)節(jié)的邊緣，使得關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)的輪廓更加明顯，便于進(jìn)一步的圖像處理和分析。利用邊緣檢測數(shù)據(jù)，將標(biāo)準(zhǔn)ct影像中的關(guān)節(jié)核心區(qū)域分割出來，準(zhǔn)確分割出關(guān)節(jié)的核心區(qū)域，利用邊緣檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行核心區(qū)域分割，確保關(guān)節(jié)核心影像的準(zhǔn)確性。

15、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

16、步驟s21：對關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行光亮度檢測，生成關(guān)節(jié)ct核心影像像素亮度數(shù)據(jù)；

17、步驟s22：基于關(guān)節(jié)ct核心影像像素亮度數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行弱光區(qū)域提取，得到關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域；

18、步驟s23：對關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域進(jìn)行超分辨率重建，生成關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域；

19、步驟s24：將關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域和關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行弱光區(qū)域替換，從而生成關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像。

20、本發(fā)明通過對關(guān)節(jié)ct核心影像中的每個(gè)像素進(jìn)行亮度檢測，記錄每個(gè)像素的亮度值。獲取關(guān)節(jié)ct核心影像的亮度分布數(shù)據(jù)，為后續(xù)的弱光區(qū)域提取和處理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。分析像素亮度數(shù)據(jù)，識別并提取亮度較低的弱光區(qū)域。準(zhǔn)確定位并提取關(guān)節(jié)ct核心影像中的弱光區(qū)域，使后續(xù)處理能夠集中在這些區(qū)域，提高處理效率和效果。應(yīng)用超分辨率重建算法，對提取的弱光區(qū)域進(jìn)行處理，提升這些區(qū)域的分辨率和亮度。通過超分辨率重建，增強(qiáng)弱光區(qū)域的圖像細(xì)節(jié)和亮度，改善這些區(qū)域的影像質(zhì)量。將經(jīng)過超分辨率重建的亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域替換回原始關(guān)節(jié)ct核心影像中的對應(yīng)弱光區(qū)域。通過替換處理，生成光亮度均勻、圖像細(xì)節(jié)豐富的關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像，提升整體影像質(zhì)量。通過光亮度檢測，獲取詳細(xì)的亮度數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)。精確提取出關(guān)節(jié)ct核心影像中的弱光區(qū)域，確保處理的針對性和有效性。通過超分辨率重建，顯著提升弱光區(qū)域的圖像質(zhì)量，使這些區(qū)域的細(xì)節(jié)更加清晰。

21、優(yōu)選的，步驟s23包括以下步驟：

22、步驟s231：對關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域進(jìn)行弱光區(qū)域閾值分割，生成弱光區(qū)域掩碼數(shù)據(jù)；

23、步驟s232：基于弱光區(qū)域掩碼數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域進(jìn)行多視角圖像采集，得到弱光區(qū)域多視角ct影像；

24、步驟s233：對弱光區(qū)域多視角ct影像進(jìn)行空間配準(zhǔn)，生成弱光區(qū)域多視角ct配準(zhǔn)影像；對弱光區(qū)域多視角ct配準(zhǔn)影像進(jìn)行超分辨率區(qū)域影像重建，生成超分辨率重建影像；

25、步驟s234：將超分辨率重建影像和關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域進(jìn)行金字塔分解，生成重建影像分解影像和關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域分解影像；將重建影像分解影像和關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域分解影像進(jìn)行圖像融合，生成關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域。

26、本發(fā)明通過使用閾值分割算法對關(guān)節(jié)ct影像中的弱光區(qū)域進(jìn)行分割，生成對應(yīng)的掩碼數(shù)據(jù)。精準(zhǔn)識別并標(biāo)記出關(guān)節(jié)ct影像中的弱光區(qū)域，生成的掩碼數(shù)據(jù)為后續(xù)處理提供明確的參考。利用不同角度和視角對標(biāo)記的弱光區(qū)域進(jìn)行ct掃描，獲取多視角的ct影像數(shù)據(jù)。通過多視角采集，獲取更多角度的影像信息，增加影像細(xì)節(jié)和深度，提高圖像處理的準(zhǔn)確性。對不同視角的ct影像進(jìn)行空間配準(zhǔn)，使其在同一坐標(biāo)系下對齊。對配準(zhǔn)后的多視角ct影像進(jìn)行超分辨率重建，提升影像的分辨率和細(xì)節(jié)。通過空間配準(zhǔn)，確保不同視角影像的一致性；通過超分辨率重建，顯著提升影像的清晰度和細(xì)節(jié)，為進(jìn)一步處理打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。對超分辨率重建影像和原始弱光區(qū)域影像進(jìn)行金字塔分解，生成不同層級的分解影像。將不同層級的分解影像進(jìn)行融合，合成最終的亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域。通過金字塔分解和圖像融合，有效結(jié)合重建影像和原始影像的優(yōu)點(diǎn)，生成細(xì)節(jié)豐富且亮度均勻的關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域，提升整體影像質(zhì)量。

27、優(yōu)選的，步驟s3包括以下步驟：

28、步驟s31：對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行圖像灰度值計(jì)算，得到影像灰度值數(shù)據(jù)；

29、步驟s32：對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行圖像紋理特征分析，生成影像紋理特征數(shù)據(jù)；

30、步驟s33：通過影像灰度值數(shù)據(jù)和影像紋理特征數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)；

31、步驟s34：對關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)檢測，生成關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域分割，生成異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像。

32、本發(fā)明通過對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像中的每個(gè)像素進(jìn)行灰度值計(jì)算，記錄每個(gè)像素的灰度值。獲得影像中每個(gè)像素的灰度值數(shù)據(jù)，為后續(xù)的圖像紋理特征分析和關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記提供基礎(chǔ)。通過紋理分析算法(如灰度共生矩陣、局部二值模式等)提取關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像的紋理特征。生成影像的紋理特征數(shù)據(jù)，反映影像中不同區(qū)域的紋理細(xì)節(jié)和特征，為關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記提供更多信息。結(jié)合影像灰度值數(shù)據(jù)和紋理特征數(shù)據(jù)，對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像中的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)進(jìn)行標(biāo)記。準(zhǔn)確標(biāo)記關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，生成關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)，為后續(xù)的結(jié)構(gòu)檢測和異常區(qū)域分割提供基礎(chǔ)。對關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，檢測關(guān)節(jié)的正常結(jié)構(gòu)和異常結(jié)構(gòu)。根據(jù)檢測結(jié)果，對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域分割，生成分割圖像。識別并分割出關(guān)節(jié)中的異常結(jié)構(gòu)區(qū)域，為臨床診斷提供直觀的參考影像。

33、優(yōu)選的，通過影像灰度值數(shù)據(jù)和影像紋理特征數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記包括：

34、基于預(yù)設(shè)的灰度閾值范圍對影像灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度權(quán)值劃分，生成灰度權(quán)值劃分?jǐn)?shù)據(jù)，其中灰度權(quán)值劃分?jǐn)?shù)據(jù)包括第一灰度權(quán)值、第二灰度權(quán)值和第三灰度權(quán)值；

35、對影像紋理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行紋理形態(tài)分析，生成紋理形態(tài)分析數(shù)據(jù)；對影像紋理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行紋理規(guī)律性分析，生成紋理規(guī)律性分析數(shù)據(jù)；根據(jù)紋理形態(tài)分析數(shù)據(jù)和紋理規(guī)律性分析數(shù)據(jù)進(jìn)行影像紋理密度劃分，生成影像紋理密度劃分?jǐn)?shù)據(jù)，其中影像紋理密度數(shù)據(jù)包括紋理密集數(shù)據(jù)、紋理均勻數(shù)據(jù)和紋理稀疏數(shù)據(jù)；

36、通過灰度權(quán)值劃分?jǐn)?shù)據(jù)和影像紋理密度劃分?jǐn)?shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)。

37、本發(fā)明通過設(shè)定灰度閾值范圍，將影像灰度值數(shù)據(jù)劃分為不同的灰度權(quán)值區(qū)域，生成灰度權(quán)值劃分?jǐn)?shù)據(jù)?；叶葯?quán)值劃分?jǐn)?shù)據(jù)包括第一灰度權(quán)值、第二灰度權(quán)值和第三灰度權(quán)值。通過灰度權(quán)值劃分，精確識別影像中不同灰度級別的區(qū)域，提供更細(xì)致的灰度信息。應(yīng)用紋理形態(tài)分析算法(如局部二值模式、紋理方向性分析等)對影像紋理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成紋理形態(tài)分析數(shù)據(jù)。獲取影像中不同區(qū)域的紋理形態(tài)特征，幫助識別不同結(jié)構(gòu)和組織。使用紋理規(guī)律性分析方法(如灰度共生矩陣、紋理周期性分析等)對影像紋理特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生成紋理規(guī)律性分析數(shù)據(jù)，可以了解影像中紋理的規(guī)律性和一致性，幫助區(qū)分不同類型的組織和結(jié)構(gòu)。結(jié)合紋理形態(tài)分析數(shù)據(jù)和紋理規(guī)律性分析數(shù)據(jù)，對影像中的紋理進(jìn)行密度劃分，生成紋理密集數(shù)據(jù)、紋理均勻數(shù)據(jù)和紋理稀疏數(shù)據(jù)。通過紋理密度劃分，更準(zhǔn)確地描述影像中的紋理特征，提供更豐富的紋理信息。將灰度權(quán)值劃分?jǐn)?shù)據(jù)和紋理密度劃分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合，進(jìn)行關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記。生成的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)能夠精確識別和區(qū)分影像中的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)。通過綜合利用灰度和紋理特征數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確標(biāo)記關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，提高標(biāo)記的精確性和可靠性。

38、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

39、步驟s41：基于醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫獲取關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)；

40、步驟s42：根據(jù)關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)對異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像進(jìn)行異常特征關(guān)聯(lián)，生成關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

41、步驟s43：基于關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測模型；

42、步驟s44：通過異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測模型對關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析，生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)。

43、本發(fā)明通過從醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫中提取與關(guān)節(jié)異常相關(guān)的信息數(shù)據(jù)，包括病例記錄、影像數(shù)據(jù)、診斷結(jié)果等。利用豐富的醫(yī)療數(shù)據(jù)，獲取關(guān)節(jié)異常的詳細(xì)信息，為后續(xù)的特征關(guān)聯(lián)和模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)。將從醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫中獲取的關(guān)節(jié)異常信息與異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)，提取異常特征并生成關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。通過特征關(guān)聯(lián)，識別并提取異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)的詳細(xì)特征信息，形成高質(zhì)量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。利用關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)和特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測模型。模型可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。通過構(gòu)建檢測模型，實(shí)現(xiàn)對異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域的自動(dòng)識別和檢測，提高檢測的準(zhǔn)確性和效率。應(yīng)用檢測模型，對關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)特征關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)特征分析，提取不同模態(tài)下的特征信息，生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)。通過多模態(tài)特征分析，全面了解異常關(guān)節(jié)區(qū)域的特征信息，提供更豐富的診斷依據(jù)。

44、優(yōu)選的，步驟s43包括以下步驟：

45、步驟s431：對關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)節(jié)異常特征提取，得到關(guān)節(jié)異常信息特征數(shù)據(jù)；

46、步驟s432：對關(guān)節(jié)異常信息特征數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，得到模型訓(xùn)練集和模型測試集；

47、步驟s433：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對模型訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域訓(xùn)練模型；

48、步驟s434：利用模型測試集對異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域訓(xùn)練模型進(jìn)行模型優(yōu)化迭代，從而生成異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域訓(xùn)練模型。

49、本發(fā)明通過從醫(yī)療信息數(shù)據(jù)庫中提取關(guān)節(jié)異常信息，通過特征提取算法(如特征工程、統(tǒng)計(jì)分析等)得到關(guān)節(jié)異常信息的特征數(shù)據(jù)。獲取關(guān)節(jié)異常信息的關(guān)鍵特征，為構(gòu)建模型提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和特征選擇依據(jù)。將關(guān)節(jié)異常信息特征數(shù)據(jù)劃分為模型訓(xùn)練集和模型測試集，通常采用交叉驗(yàn)證或隨機(jī)劃分方法。確保模型訓(xùn)練和評估的獨(dú)立性和可靠性，驗(yàn)證模型的泛化能力。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)或其他適合的深度學(xué)習(xí)算法，對模型訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，生成專門用于異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測的訓(xùn)練模型。利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，提高對關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)的自動(dòng)檢測和識別能力。通過模型測試集對訓(xùn)練模型進(jìn)行評估和優(yōu)化迭代，確保模型的性能和泛化能力達(dá)到預(yù)期要求。優(yōu)化模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

50、優(yōu)選的，步驟s5包括以下步驟：

51、步驟s51：對關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)進(jìn)行特征可視化，從而生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖；

52、步驟s52：通過關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)ct特征影像。

53、本發(fā)明通過將關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖，涉及使用圖像處理和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，如熱圖、特征映射等，通過可視化，直觀展示關(guān)節(jié)中正常和異常結(jié)構(gòu)的區(qū)別和特征。利用生成的關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖，對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記。結(jié)構(gòu)標(biāo)記包括用顏色、標(biāo)記、輪廓等方式突出顯示正常和異常區(qū)域。通過對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，凸顯出正常和異常區(qū)域，提供更具信息量和直觀性的影像結(jié)果。

54、在本說明書中，提供了一種用于痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的用于痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取方法，該用于痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎的ct影像數(shù)據(jù)特征提取系統(tǒng)包括：

55、區(qū)域分割模塊，用于獲取痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像；對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行關(guān)節(jié)邊緣檢測，生成ct影像關(guān)節(jié)邊緣檢測數(shù)據(jù)；通過ct影像關(guān)節(jié)邊緣檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行ct影像核心區(qū)域分割，生成關(guān)節(jié)ct核心影像；

56、弱光重建模塊，用于對關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行弱光區(qū)域提取，得到關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域；對關(guān)節(jié)ct影像弱光區(qū)域進(jìn)行超分辨率重建，生成關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域；將關(guān)節(jié)ct亮度補(bǔ)強(qiáng)區(qū)域和關(guān)節(jié)ct核心影像進(jìn)行弱光區(qū)域替換，從而生成關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像；

57、結(jié)構(gòu)劃分模塊，用于對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)；對關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)檢測，生成關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)節(jié)異常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)區(qū)域分割，生成異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像；

58、異常特征分析模塊，用于獲取關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)對異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像進(jìn)行關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析，生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)；

59、特征標(biāo)記模塊，用于對關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)進(jìn)行特征可視化，從而生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖；通過關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，生成關(guān)節(jié)ct特征影像。

60、本發(fā)明的有益效果在于通過對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行關(guān)節(jié)邊緣檢測和核心區(qū)域分割，可以提取關(guān)節(jié)區(qū)域的形態(tài)特征，幫助更好地理解和分析病變的位置和范圍。關(guān)節(jié)ct影像中存在一些弱光區(qū)域，這些區(qū)域的信息不夠清晰。通過提取弱光區(qū)域并進(jìn)行超分辨率重建，可以增強(qiáng)這些區(qū)域的亮度和細(xì)節(jié)，提高圖像的可視化效果。對關(guān)節(jié)ct核心優(yōu)化影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，可以標(biāo)示出關(guān)節(jié)的不同組織結(jié)構(gòu)，如骨骼、軟組織等，為后續(xù)的分析和診斷提供基礎(chǔ)。通過結(jié)構(gòu)檢測，可以進(jìn)一步識別和分割出關(guān)節(jié)的正常結(jié)構(gòu)和異常結(jié)構(gòu)，有助于發(fā)現(xiàn)病變或異常情況。根據(jù)關(guān)節(jié)異常信息數(shù)據(jù)，對異常關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)部位分割圖像進(jìn)行關(guān)節(jié)異常區(qū)域分割，可以準(zhǔn)確定位和提取出關(guān)節(jié)的異常部位。通過多模態(tài)特征分析，可以對這些異常區(qū)域進(jìn)行更深入的特征提取和分析，有助于了解病變的性質(zhì)和程度。將關(guān)節(jié)正常結(jié)構(gòu)檢測數(shù)據(jù)和關(guān)節(jié)異常區(qū)域多模態(tài)特征分析數(shù)據(jù)進(jìn)行特征可視化，可以生成關(guān)節(jié)異常區(qū)域特征圖和關(guān)節(jié)正常區(qū)域特征圖。通過這些特征圖對痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎ct影像進(jìn)行結(jié)構(gòu)標(biāo)記，可以生成關(guān)節(jié)ct特征影像，提供更直觀和全面的信息供參考。因此，本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)特征分析，以及對弱光區(qū)域進(jìn)行重建替換，提高了對ct影像特征提取的精準(zhǔn)性。