專利名稱：基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓募珊突趫D像內(nèi)容(Content Based Image Retrieval，CBIR)的檢索系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索(CBIR)技術(shù)是當(dāng)今醫(yī)療信息技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在一家醫(yī)院內(nèi)部，不同科室的醫(yī)生通過(guò)長(zhǎng)期典型圖片的收集建立自己的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)靵?lái)存儲(chǔ)針對(duì)不同疾病的典型圖片及相關(guān)的背景信息。并在實(shí)際應(yīng)用中通過(guò)基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索工具來(lái)搜尋特征相似的醫(yī)療圖片。這些圖片以具體的圖像樣例向醫(yī)生展示了各種典型的疾病發(fā)生及發(fā)展信息，對(duì)醫(yī)生在臨床診斷中排除疑似干擾因素、降低誤診率有著重要意義。但由于地理位置和臨床經(jīng)驗(yàn)的限制，單獨(dú)一位醫(yī)生或一家醫(yī)院的醫(yī)學(xué)圖像庫(kù)不可能擁有疾病所有的特征樣本。
與一般的圖像檢索系統(tǒng)相比，醫(yī)學(xué)圖像的檢索有其特殊性，因此將針對(duì)普通圖像的檢索方法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)中意義不大。美國(guó)普渡大學(xué)開發(fā)的ASSERT系統(tǒng)主要針對(duì)高分辨率的肺部CT進(jìn)行檢索。由德國(guó)亞琛大學(xué)開發(fā)的IRMA系統(tǒng)主要用于醫(yī)學(xué)圖像的分類，將輸入的醫(yī)學(xué)圖像按照成像類型、拍攝部位等分成不同的類型，以幫助圖像庫(kù)的管理。國(guó)內(nèi)針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的研究還處于起步階段，迄今為止還沒有檢索系統(tǒng)能夠有效應(yīng)用到臨床上的相關(guān)報(bào)導(dǎo)。能夠用于輔助診斷實(shí)踐中的系統(tǒng)必須要把檢索與圖像類型、涉及器官、疾病特征、醫(yī)學(xué)?？浦R(shí)等緊密結(jié)合起來(lái)，針對(duì)不同的疾病提取不同的特征，并且能給出臨床意義上的有效評(píng)價(jià)。
網(wǎng)格被譽(yù)為繼互聯(lián)網(wǎng)和Web之后的第三次信息技術(shù)浪潮。它利用現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)，把地理上廣泛分布的各種資源，包括計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、帶寬資源、軟件資源、數(shù)據(jù)資源、信息資源、知識(shí)資源等整合成一個(gè)邏輯的整體，為用戶提供一體化的信息、計(jì)算、存儲(chǔ)和訪問(wèn)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)資源的廣泛共享和協(xié)同，徹底消除資源“孤島”。因此在網(wǎng)格平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)分布式醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓膹V泛共享并借助基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索進(jìn)行查詢，對(duì)醫(yī)療信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用有著重要意義。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)單一節(jié)點(diǎn)的醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的不足，提出一種基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有可靠性高、擴(kuò)展性好、效率高和成本低特點(diǎn)。
本發(fā)明提供的基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，包括網(wǎng)格域管理中心和位于網(wǎng)格互聯(lián)各分布結(jié)點(diǎn)的醫(yī)療圖像專家?guī)欤? 網(wǎng)格域管理中心用于響應(yīng)用戶請(qǐng)求，將用戶請(qǐng)求分發(fā)給匹配的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)爝M(jìn)行檢索，并將返回的檢索的結(jié)果后提供給用戶；網(wǎng)格域管理中心還用于對(duì)各醫(yī)療圖像專家?guī)爝M(jìn)行管理和調(diào)度注冊(cè)； 各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)炀ū镜亟换ツK，任務(wù)控制模塊，圖像分割模塊，特征提取模塊，相似度計(jì)算模塊，結(jié)果返回模塊，圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)毂环庋b為Web服務(wù)的形式，按照統(tǒng)一的接口與消息定義與域管理中心進(jìn)行交互； 本地交互模塊接受來(lái)自網(wǎng)格域管理中心的查詢請(qǐng)求中包含的醫(yī)學(xué)圖片，并將圖片傳送給任務(wù)控制模塊，并將任務(wù)控制模塊返回的圖片集合發(fā)送給網(wǎng)格域管理中心； 任務(wù)控制模塊接受本地交互模塊發(fā)送的圖片，并將圖片發(fā)送給圖像分割模塊；本地查詢完成后，任務(wù)控制模塊接受來(lái)自結(jié)果返回模塊返回的圖片集合，并返回給本地交互模塊； 圖像分割模塊接受來(lái)自任務(wù)控制模塊的醫(yī)學(xué)圖像，并根據(jù)查詢的疾病類型和圖像格式，采用不同的圖像分割算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割，得到關(guān)注區(qū)域，并將其發(fā)送給特征提取模塊； 特征提取模塊接受來(lái)自圖像分割模塊的關(guān)注區(qū)域圖像，按照疾病所關(guān)注的不同圖像特征，提取關(guān)注區(qū)域的圖像特征，提取完成后，特征提取模塊將特征向量Y發(fā)送給相似度計(jì)算模塊； 相似度計(jì)算模塊接受特征提取模塊發(fā)送的特征向量Y，然后從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取所有庫(kù)存圖像的特征向量集合X，并和特征向量Y進(jìn)行相似度計(jì)算；相似度計(jì)算模塊從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取與特征向量Y具有最大相似度的若干張圖片的編號(hào)及存放位置，并發(fā)送給結(jié)果返回模塊； 結(jié)果返回模塊接受相似度計(jì)算模塊發(fā)送的圖像編號(hào)及圖像位置，然后在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查找，得到圖片以及圖片的說(shuō)明信息，并將其發(fā)送給任務(wù)控制模塊； 圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)用于存放醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)熘械娜酷t(yī)學(xué)圖像的元數(shù)據(jù)； 圖像數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)旃芾淼乃袌D片，它接受結(jié)果返回模塊提交的圖片編號(hào)及圖片位置，經(jīng)查找后，向其返回對(duì)應(yīng)的圖片以及圖片的說(shuō)明信息。
上述基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索具有以下效果及優(yōu)點(diǎn) (1)高可靠性 本發(fā)明基于網(wǎng)格平臺(tái)實(shí)現(xiàn)分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)炜梢圆渴鹪诒镜鼗蜻h(yuǎn)程的服務(wù)器上，從而緩解了由于使用單一服務(wù)器所造成的資源競(jìng)爭(zhēng)和操作延時(shí)。
(2)可擴(kuò)展性強(qiáng) 對(duì)于新加入的醫(yī)學(xué)圖像庫(kù)資源，系統(tǒng)只需向系統(tǒng)注冊(cè)新的資源元數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的其它配置無(wú)需做任何更改，較為簡(jiǎn)便地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的擴(kuò)展。
(3)高效率和低成本 系統(tǒng)可以同時(shí)部署眾多的醫(yī)學(xué)圖像庫(kù)和醫(yī)學(xué)圖像檢索服務(wù)，打破了以往醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的軟、硬件只能和固定的少數(shù)幾種疾病和圖像類型綁定的局限，從而提高了系統(tǒng)的利用的效率，并降低了醫(yī)療單位醫(yī)學(xué)圖像檢索需求的整體成本。



圖1為基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)互聯(lián)拓補(bǔ)圖； 圖2為基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖； 圖3為醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)爝M(jìn)行圖像檢索的流程示意圖。

具體實(shí)施例方式 下面結(jié)合附圖和實(shí)例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。
如圖1所示，本發(fā)明基于網(wǎng)格的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)包括網(wǎng)格域管理中心1和位于網(wǎng)格互聯(lián)各分布結(jié)點(diǎn)的醫(yī)療圖像專家?guī)?A、2B、......2N。本發(fā)明使用網(wǎng)格域管理中心1來(lái)響應(yīng)用戶請(qǐng)求，并管理和調(diào)度注冊(cè)的醫(yī)療圖像專家?guī)?A、2B、......2N。醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?A、2B、......2N由不同科室的不同醫(yī)生獨(dú)立創(chuàng)建，存放了醫(yī)生收集的針對(duì)不同疾病的典型圖片、圖片說(shuō)明信息、針對(duì)不同類型特征的特征值等。
網(wǎng)格用戶通過(guò)網(wǎng)格門戶(如JSP頁(yè)面)提交醫(yī)學(xué)圖像查詢請(qǐng)求給網(wǎng)格域管理中心1。網(wǎng)格域管理中心1將用戶請(qǐng)求分發(fā)給匹配的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?進(jìn)行檢索。醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?檢索的結(jié)果經(jīng)網(wǎng)格域管理中心1集成后返回給用戶。
如圖2所示，本發(fā)明基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)為 域管理中心1包括網(wǎng)格門戶11、網(wǎng)格交互模塊12、任務(wù)調(diào)度模塊13、任務(wù)隊(duì)列14、資源匹配模塊15和資源元數(shù)據(jù)庫(kù)16。這模塊可以根據(jù)需要進(jìn)行分解，部署在一臺(tái)或多臺(tái)服務(wù)器上。
網(wǎng)格門戶11用來(lái)接受網(wǎng)格用戶的請(qǐng)求(包括文本關(guān)鍵字，如查詢的疾病類型、性別、年齡等；以及待檢索的醫(yī)學(xué)圖像文件)，并將請(qǐng)求經(jīng)過(guò)格式轉(zhuǎn)換后發(fā)送給網(wǎng)格交互模塊12；網(wǎng)格交互模塊12在分布式查詢結(jié)束后將查詢的結(jié)果返回給網(wǎng)格門戶11，并由網(wǎng)格門戶返回給網(wǎng)格用戶。
網(wǎng)格交互模塊12接受網(wǎng)格門戶11的查詢請(qǐng)求，并將請(qǐng)求發(fā)送給任務(wù)調(diào)度模塊13，任務(wù)調(diào)度模塊13將匹配的資源信息，包括醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的地址及訪問(wèn)信息(如訪問(wèn)用戶名/密碼等)返回給網(wǎng)格交互模塊12。網(wǎng)格交互模塊12按照資源信息，將用戶請(qǐng)求分發(fā)給不同的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的本地交互模塊21。本地交互模塊21將查詢得到的圖片集合返回給網(wǎng)格交互模塊12，由網(wǎng)格交互模塊12進(jìn)行整合，并返回給網(wǎng)格門戶11。
任務(wù)調(diào)度模塊13接受網(wǎng)格交互模塊12提交的用戶查詢請(qǐng)求，并提交給資源匹配模塊15。資源匹配模塊15將匹配的資源信息返回給任務(wù)調(diào)度模塊13。任務(wù)調(diào)度模塊13向任務(wù)隊(duì)列14注冊(cè)本次查詢的信息，包括請(qǐng)求用戶名、進(jìn)入隊(duì)列時(shí)間、匹配的資源(醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)旒?信息等。任務(wù)隊(duì)列14向任務(wù)調(diào)度模塊13返回注冊(cè)成功信息。任務(wù)調(diào)度模塊13，定時(shí)檢查任務(wù)隊(duì)列14，對(duì)于超出生命期的任務(wù)，任務(wù)調(diào)度模塊13可以強(qiáng)行終止該任務(wù)。
任務(wù)隊(duì)列14接受任務(wù)調(diào)度模塊13注冊(cè)的醫(yī)學(xué)圖像檢索任務(wù)信息，并向任務(wù)調(diào)度模塊13返回注冊(cè)成功信息。
資源匹配模塊15接受任務(wù)調(diào)度模塊13提交的資源匹配請(qǐng)求，并按照請(qǐng)求的文本關(guān)鍵字信息與資源元數(shù)據(jù)庫(kù)16中的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的信息進(jìn)行匹配，獲取能夠滿足用戶請(qǐng)求的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的集合。
資源元數(shù)據(jù)庫(kù)16用于存放域管理中心1互聯(lián)的各分布結(jié)點(diǎn)的醫(yī)療圖像專家?guī)?的描述信息，主要包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)標(biāo)識(shí)(Uniform Resource Identifier，URI)、訪問(wèn)權(quán)限、圖像類型、存儲(chǔ)格式。資源元數(shù)據(jù)庫(kù)16接受資源匹配模塊15提交的資源匹配請(qǐng)求后，向其返回與請(qǐng)求匹配的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)標(biāo)識(shí)信息。
網(wǎng)格域管理中心1的信息流向?yàn)榫W(wǎng)格用戶向網(wǎng)格門戶11提交醫(yī)學(xué)圖像檢索請(qǐng)求，信息查詢請(qǐng)求經(jīng)網(wǎng)格門戶11格式轉(zhuǎn)換化后提交給網(wǎng)格交互模塊12。網(wǎng)格交互模塊12將請(qǐng)求發(fā)送給任務(wù)調(diào)度模塊13，任務(wù)調(diào)度模塊13將請(qǐng)求發(fā)送給資源匹配模塊15，資源匹配模塊15在資源元數(shù)據(jù)庫(kù)中16中查找和請(qǐng)求匹配的資源信息，并返回給任務(wù)調(diào)度模塊13；任務(wù)調(diào)度模塊將任務(wù)信息寫入任務(wù)隊(duì)列14，然后將資源信息送往網(wǎng)格交互模塊12；網(wǎng)格交互模塊12根據(jù)資源信息將用戶請(qǐng)求發(fā)送給分布的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?2的本地交互模塊21。查詢?cè)卺t(yī)學(xué)圖像專家?guī)?執(zhí)行結(jié)束后，網(wǎng)格交互模塊12接受來(lái)自不同醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的本地交互模塊21返回的圖片集合，并進(jìn)行整合，然后返回給網(wǎng)格門戶11。網(wǎng)格門戶11將查詢的結(jié)果返回給網(wǎng)格用戶。
為表述方便，下文中將醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?A、2B、......2N統(tǒng)稱為醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?。
各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?均包括本地交互模塊21，任務(wù)控制模塊22，圖像分割模塊23，特征提取模塊24，相似度計(jì)算模塊25，結(jié)果返回模塊26，圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)28。醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?被封裝為Web服務(wù)的形式，接受網(wǎng)格域管理中心1的管理和調(diào)度。由于Web服務(wù)的實(shí)現(xiàn)透明性，所以只需要遵循統(tǒng)一的接口定義，醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓牡讓訉?shí)現(xiàn)方法、編程語(yǔ)言、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)類型對(duì)于網(wǎng)格平臺(tái)是完全透明的。
本地交互模塊21接受來(lái)自網(wǎng)格域管理中心1的網(wǎng)格交互模塊12的查詢請(qǐng)求中包含的醫(yī)學(xué)圖片，并將圖片傳送給任務(wù)控制模塊22。本地查詢結(jié)束后，本地交互模塊21將任務(wù)控制模塊22返回的圖片集合(包括圖片說(shuō)明信息)發(fā)送給網(wǎng)格域管理中心1的網(wǎng)格交互模塊12。
任務(wù)控制模塊22接受本地交互模塊21發(fā)送的圖片，并將圖片發(fā)送給圖像分割模塊23。本地查詢完成后，任務(wù)控制模塊22接受來(lái)自結(jié)果返回模塊26返回的圖片集合，并返回給本地交互模塊21。
圖像分割模塊23接受來(lái)自任務(wù)控制模塊22的醫(yī)學(xué)圖像，并根據(jù)查詢的疾病類型和圖像格式，采用不同的圖像分割算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割，如區(qū)域分割、閾值分割、大津分割等，分割的結(jié)果即為關(guān)注區(qū)域(Region ofInterest，ROI)，它被送給特征提取模塊24。
特征提取模塊24接受來(lái)自圖像分割模塊的ROI圖像，按照疾病所關(guān)注的不同圖像特征，提取ROI的圖像特征，主要包括長(zhǎng)度、顏色和紋理特征，這些特征被量化為特征值y的形式。提取完成后，特征提取模塊24將特征向量Y(由多個(gè)特征值組成)發(fā)送給相似度計(jì)算模塊25。
相似度計(jì)算模塊25接受特征提取模塊24發(fā)送的特征向量Y，然后從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27中讀取所有庫(kù)存圖像的特征向量集合X，并和Y進(jìn)行相似度計(jì)算。相似度計(jì)算模塊25從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27中獲取與Y具有最大相似度的n張圖片的編號(hào)及存放位置，并發(fā)送給結(jié)果返回模塊26。n為系統(tǒng)根據(jù)平均查全率和查準(zhǔn)率設(shè)定，通常情況下5≤n≤10。
結(jié)果返回模塊26接受相似度計(jì)算模塊25發(fā)送的圖像編號(hào)及圖像位置，然后在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)28中進(jìn)行查找，并將查找結(jié)果(包括圖像及其說(shuō)明信息)發(fā)送給任務(wù)控制模塊22。
圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27中存放了醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?中的全部醫(yī)學(xué)圖像的元數(shù)據(jù)，包括圖像特征向量、存放位置、存儲(chǔ)類型等。圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27接受相似度計(jì)算模塊25的查詢請(qǐng)求，向其返回所有圖片的特征向量。相似度計(jì)算完成后，它根據(jù)相似度計(jì)算模塊25返回的相似度排序結(jié)果，向其返回具有最大相似度的幾張圖片的編號(hào)及存放位置。
圖像數(shù)據(jù)庫(kù)28中存放了醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?管理的所有圖片，它接受結(jié)果返回模塊26提交的圖片編號(hào)及圖片位置，經(jīng)查找后，向其返回對(duì)應(yīng)的圖片以及圖片的說(shuō)明信息。
醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的主要信息流程如下本地交互模塊21接受網(wǎng)格域管理中心1的網(wǎng)格交互模塊12提交的待檢索圖像，然后送往任務(wù)控制模塊22。任務(wù)控制模塊22將圖片送往圖像分割模塊23。圖像分割模塊23根據(jù)疾病及圖像的類型采用不同的算法對(duì)圖像進(jìn)行分割獲取ROI區(qū)域。ROI區(qū)域被圖像分割模塊23送往特征提取模塊24。特征提取模塊24采用不同的特征提取算法獲取圖像特征向量。圖像特征向量被特征提取模塊24送往相似度計(jì)算模塊25，相似度計(jì)算模塊25從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27中讀取庫(kù)存醫(yī)學(xué)圖像的特征向量，并進(jìn)行相似度計(jì)算。相似度計(jì)算模塊25從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27中獲取與提交特征向量具有最大相似度的n張圖片的圖像編號(hào)和存放位置，并送往結(jié)果返回模塊27。結(jié)果返回模塊27根據(jù)圖像編號(hào)和存放位置從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)28中獲得圖片文件及其說(shuō)明信息，并送往任務(wù)控制模塊22。任務(wù)控制模塊22將這些信息送往本地交互模塊21，并由本地交互模塊21返回給網(wǎng)格域管理中心1的網(wǎng)格交互模塊12。
如圖3所示，本發(fā)明在醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?中進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像檢索，按照以下步驟進(jìn)行 (1)本地交互模塊21獲取用戶提交待檢索圖像。
醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的本地交互模塊21從網(wǎng)格域管理中心1的網(wǎng)格交互模塊12獲取待檢索的醫(yī)學(xué)圖片(如計(jì)算機(jī)斷層圖片CT、磁共振圖片MRI、正電子放射斷層圖片PET、計(jì)算機(jī)放射線圖片CR等)，并經(jīng)任務(wù)控制模塊22發(fā)送給圖像分割模塊23。
(2)圖像分割模塊23根據(jù)用戶提交的疾病及圖像類型自動(dòng)分割圖像 (2.1)使用5*5大小的模板進(jìn)行圖像平滑。[1，1，1，1，1]/5算子能夠平滑掉一些噪聲峰值，并且該算子相對(duì)較小，不會(huì)影響一些重要特征的位置。
(2.2)計(jì)算X軸方向灰度投影。
(2.3)找出器官邊界和參照物(如脊柱、中線的位置)。根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像所呈現(xiàn)的對(duì)稱特點(diǎn)，找到脊柱或中線位置M，器官外邊界Lmax，器官左中線Lmin，器官右邊界Rmax，器官右中線Rmin。
(2.4)計(jì)算器官的縱膈邊界。利用公式Ls＝M-(Rmin-Lmin)/12和Rs＝M+(Rmin-Lmin)/12求得器官縱膈邊界。
(2.5)分別計(jì)算器官區(qū)域內(nèi)y軸方向上的灰度投影及梯度。
(2.6)分別找出器官的頂部及底部邊界。頂部和底部邊界分別位于圖像上部和下部的極值位置，分割出器官所在的矩陣區(qū)域。
(2.7)根據(jù)圖像及疾病類型的不同，選擇不同的分割算法如閾值安割、ROBERT算子處理、大津分割等，獲取醫(yī)學(xué)圖像的ROI區(qū)域。
(3)特征提取模塊24對(duì)ROI區(qū)域進(jìn)行特征提取。
(3.1)灰度特征。計(jì)算ROI區(qū)域的灰度直方圖，使用16位數(shù)組保存。
(3.2)器官形狀特征。根據(jù)已劃分的區(qū)域計(jì)算出器官的長(zhǎng)寬比，在醫(yī)學(xué)上，器官的形變是病變的特征之一，可以從整體上預(yù)估醫(yī)學(xué)圖像對(duì)應(yīng)病人的健康情況。
(3.3)透光度。從醫(yī)學(xué)影像學(xué)的角度，疾病患者的器官會(huì)有一定的透光度變化(明暗變化)，反應(yīng)到醫(yī)學(xué)圖片上就是透光度增加或減少，器官的局部區(qū)域比正常的黑或白。所以可以找到器官最黑、最亮的區(qū)域(小的方塊)的面積、個(gè)數(shù)，并進(jìn)行量化作為該項(xiàng)指標(biāo)。
(3.4)紋理。紋理特征是疾病的影像學(xué)的重要表現(xiàn)之一。因此，在ROI的基礎(chǔ)上進(jìn)一步找到不同疾病對(duì)應(yīng)的易發(fā)生病變的矩陣區(qū)域，并計(jì)算出此矩形區(qū)域的灰度共生矩陣，然后根據(jù)灰度共生矩陣進(jìn)行二階特征提取，獲得能量、熵、局部穩(wěn)定性、慣性矩和相關(guān)性等紋理特征。
(3.5)器官曲率。疾病患者在體征上的另一個(gè)形狀表現(xiàn)是器官的曲率特征。對(duì)ROI區(qū)域的邊界點(diǎn)進(jìn)行三次曲線擬合，然后根據(jù)得到的曲線方程計(jì)算平均曲率等統(tǒng)計(jì)量。
(3.6)按照疾病所關(guān)注的不同圖像特征類型，提取ROI的不同圖像特征(主要分為長(zhǎng)度、顏色和紋理特征三類)，這些特征被量化為特征值y的形式。
(4)相似度計(jì)算模塊25進(jìn)行相似度計(jì)算 (4.1)相似度計(jì)算模塊25接受特征提取模塊24發(fā)送的特征向量Y，然后從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)27中讀取所有庫(kù)存圖像的特征向量集合X＝{x1，...xn}。
(4.2)相似度計(jì)算模塊25對(duì)X和Y進(jìn)行相似度計(jì)算。公式1是一個(gè)歸一化的相似度計(jì)算函數(shù)。其中Xi＝{x1，...xn}是醫(yī)學(xué)圖像庫(kù)中圖像對(duì)應(yīng)某一特征所有醫(yī)學(xué)圖像的特征值集合，y是對(duì)應(yīng)的輸入圖像特征值。函數(shù)Max(y，Xi)返回|xi-y|序列的最大值，函數(shù)Min(y，Xi)返回|xi-y|序列的最小值。由于基于灰度直方圖的相似度計(jì)算可以轉(zhuǎn)化為計(jì)算輸入圖像和特征庫(kù)圖像的直方圖兩者的歐氏距離，所以以歐氏距離作為輸入，同樣也可以用公式1作為相似度計(jì)算公式。綜合相似度是基于各種特征的歸一化相似度的加權(quán)和，如公式2所示。θ(i)是不同的特征對(duì)應(yīng)的權(quán)值，它由系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員根據(jù)疾病類型和經(jīng)驗(yàn)設(shè)定。通常情況下，形狀特征和曲率特征的權(quán)值最低、灰度特征和透光度特征的權(quán)值較高，而紋理特征的權(quán)值最高，各種特征的權(quán)值之和為1。

(4.3)相似度計(jì)算模塊25將計(jì)算的相似度進(jìn)行排序，向結(jié)果返回模塊26發(fā)送具有最大相似度的n張圖片的編號(hào)和存放位置。
(5)結(jié)果返回模塊26根據(jù)圖片的編號(hào)和存放位置，從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中28中獲取對(duì)應(yīng)的圖片，并返回給任務(wù)控制模塊22。
實(shí)例 本發(fā)明的網(wǎng)格域管理中心1的服務(wù)器端基本硬件配置如表1所示。如果系統(tǒng)的負(fù)載較大，可以將域管理中心1的模塊分別安裝在多個(gè)服務(wù)器上。
表1網(wǎng)格域管理中心服務(wù)器的硬件及網(wǎng)絡(luò)配置 醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理，獲取圖像特征并與庫(kù)存圖像進(jìn)行相似度計(jì)算，要求的配置較高，其基本配置如下。
表2醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?的硬件及網(wǎng)絡(luò)配置 本發(fā)明將網(wǎng)格技術(shù)和基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了有效的結(jié)合。它利用網(wǎng)格整合異構(gòu)資源的優(yōu)勢(shì)，將分布的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)熨Y源封裝成不同的Web服務(wù)，接受網(wǎng)格的管理和調(diào)度，實(shí)現(xiàn)了分布的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓募?。該系統(tǒng)對(duì)于打破現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)覆蓋的醫(yī)學(xué)圖像、疾病類型的局限性，實(shí)現(xiàn)廣大地域范圍內(nèi)的醫(yī)學(xué)圖像資源的共享，提高醫(yī)生的診斷水平有著重要的意義，具有較大的應(yīng)用潛力。
權(quán)利要求
1.一種基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，包括網(wǎng)格域管理中心(1)和位于網(wǎng)格互聯(lián)各分布結(jié)點(diǎn)的醫(yī)療圖像專家?guī)欤?br> 網(wǎng)格域管理中心(1)用于響應(yīng)用戶請(qǐng)求，將用戶請(qǐng)求分發(fā)給匹配的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)爝M(jìn)行檢索，并將返回的檢索的結(jié)果后提供給用戶；網(wǎng)格域管理中心(1)還用于對(duì)各醫(yī)療圖像專家?guī)爝M(jìn)行管理和調(diào)度注冊(cè)；
各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)炀ū镜亟换ツK(21)，任務(wù)控制模塊(22)，圖像分割模塊(23)，特征提取模塊(24)，相似度計(jì)算模塊(25)，結(jié)果返回模塊(26)，圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)(27)，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)(28)；醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?2)被封裝為Web服務(wù)的形式，按照統(tǒng)一的接口與消息定義與域管理中心(1)進(jìn)行交互；
本地交互模塊(21)接受來(lái)自網(wǎng)格域管理中心(1)的查詢請(qǐng)求中包含的醫(yī)學(xué)圖片，并將圖片傳送給任務(wù)控制模塊(22)，并將任務(wù)控制模塊(22)返回的圖片集合發(fā)送給網(wǎng)格域管理中心(1)；
任務(wù)控制模塊(22)接受本地交互模塊(21)發(fā)送的圖片，并將圖片發(fā)送給圖像分割模塊(23)；本地查詢完成后，任務(wù)控制模塊(22)接受來(lái)自結(jié)果返回模塊(26)返回的圖片集合，并返回給本地交互模塊(21)；
圖像分割模塊(23)接受來(lái)自任務(wù)控制模塊(22)的醫(yī)學(xué)圖像，并根據(jù)查詢的疾病類型和圖像格式，采用不同的圖像分割算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割，得到關(guān)注區(qū)域，并將其發(fā)送給特征提取模塊(24)；
特征提取模塊(24)接受來(lái)自圖像分割模塊(23)的關(guān)注區(qū)域圖像，按照疾病所關(guān)注的不同圖像特征，提取關(guān)注區(qū)域的圖像特征，提取完成后，特征提取模塊(24)將特征向量Y發(fā)送給相似度計(jì)算模塊(25)；
相似度計(jì)算模塊(25)接受特征提取模塊(24)發(fā)送的特征向量Y，然后從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)(27)中讀取所有庫(kù)存圖像的特征向量集合X，并和特征向量Y進(jìn)行相似度計(jì)算；相似度計(jì)算模塊(25)從圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)(27)中獲取與特征向量Y具有最大相似度的若干張圖片的編號(hào)及存放位置，并發(fā)送給結(jié)果返回模塊(26)；
結(jié)果返回模塊(26)接受相似度計(jì)算模塊(25)發(fā)送的圖像編號(hào)及圖像位置，然后在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)(28)中進(jìn)行查找，得到圖片以及圖片的說(shuō)明信息，并將其發(fā)送給任務(wù)控制模塊(22)；
圖像元數(shù)據(jù)庫(kù)(27)用于存放醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)熘械娜酷t(yī)學(xué)圖像的元數(shù)據(jù)；
圖像數(shù)據(jù)庫(kù)(28)用于存儲(chǔ)各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)旃芾淼乃袌D片，它接受結(jié)果返回模塊(26)提交的圖片編號(hào)及圖片位置，經(jīng)查找后，向其返回對(duì)應(yīng)的圖片以及圖片的說(shuō)明信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于域管理中心(1)包括網(wǎng)格門戶(11)、網(wǎng)格交互模塊(12)、任務(wù)調(diào)度模塊(13)、任務(wù)隊(duì)列(14)、資源匹配模塊(15)和資源元數(shù)據(jù)庫(kù)(16)；
資源元數(shù)據(jù)庫(kù)(16)用于存放域管理中心(1)互聯(lián)的各分布結(jié)點(diǎn)的醫(yī)療圖像專家?guī)?2)的描述信息，包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)標(biāo)識(shí)(URI)、訪問(wèn)權(quán)限、圖像類型和存儲(chǔ)格式；
網(wǎng)格門戶(11)用來(lái)接受網(wǎng)格用戶的請(qǐng)求，并將請(qǐng)求經(jīng)過(guò)格式轉(zhuǎn)換后發(fā)送給網(wǎng)格交互模塊(12)；網(wǎng)格交互模塊(12)在分布式查詢結(jié)束后將查詢的結(jié)果返回給網(wǎng)格門戶(11)，并由網(wǎng)格門戶返回給網(wǎng)格用戶；
網(wǎng)格交互模塊(12)接受網(wǎng)格門戶(11)的查詢請(qǐng)求，并將請(qǐng)求發(fā)送給任務(wù)調(diào)度模塊(13)，任務(wù)調(diào)度模塊(13)將匹配的資源信息，包括醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?2)的地址及訪問(wèn)信息；返回給網(wǎng)格交互模塊(12)；網(wǎng)格交互模塊(12)按照資源信息，將用戶請(qǐng)求分發(fā)給不同的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?2)的本地交互模塊(21)；本地交互模塊(21)將查詢得到的圖片集合返回給網(wǎng)格交互模塊(12)，由網(wǎng)格交互模塊(12)進(jìn)行整合，并返回給網(wǎng)格門戶(11)；
任務(wù)調(diào)度模塊(13)接受網(wǎng)格交互模塊(12)提交的用戶查詢請(qǐng)求，并提交給資源匹配模塊(15)；資源匹配模塊(15)將匹配的資源信息返回給任務(wù)調(diào)度模塊(13)；任務(wù)調(diào)度模塊(13)向任務(wù)隊(duì)列(14)注冊(cè)本次查詢的信息，包括請(qǐng)求用戶名、進(jìn)入隊(duì)列時(shí)間、匹配的資源信息；任務(wù)隊(duì)列(14)向任務(wù)調(diào)度模塊(13)返回注冊(cè)成功信息；任務(wù)調(diào)度模塊(13)，定時(shí)檢查任務(wù)隊(duì)列(14)，對(duì)于超出生命期的任務(wù)，任務(wù)調(diào)度模塊(13)可以強(qiáng)行終止該任務(wù)；
任務(wù)隊(duì)列(14)接受任務(wù)調(diào)度模塊(13)注冊(cè)的醫(yī)學(xué)圖像檢索任務(wù)信息，并向任務(wù)調(diào)度模塊(13)返回注冊(cè)成功信息；
資源匹配模塊(15)接受任務(wù)調(diào)度模塊(13)提交的資源匹配請(qǐng)求，并按照請(qǐng)求的文本關(guān)鍵字信息與資源元數(shù)據(jù)庫(kù)(16)中的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓男畔⑦M(jìn)行匹配，獲取能夠滿足用戶請(qǐng)求的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓募稀?br> 3.根據(jù)權(quán)利要求(1)或(2)所述的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)，其特征在于相似度計(jì)算模塊(25)采用下述公式(I)對(duì)特征向量集合X和特征向量Y進(jìn)行相似度的計(jì)算
其中，為醫(yī)學(xué)圖像庫(kù)中圖像對(duì)應(yīng)某一特征所有醫(yī)學(xué)圖像的特征值集合，y是對(duì)應(yīng)的輸入圖像特征值；函數(shù)Max(y，Xi)返回|xi-y|序列的最大值，函數(shù)Min(y，Xi)返回|xi-y|序列的最小值，θ(i)是不同的特征對(duì)應(yīng)的權(quán)值，各種特征的權(quán)值之和為1。
全文摘要
針對(duì)醫(yī)療單位對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像檢索的廣泛需求，設(shè)計(jì)了一種基于網(wǎng)格平臺(tái)的分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索系統(tǒng)。用戶通過(guò)網(wǎng)格門戶向網(wǎng)格域管理中心提交醫(yī)學(xué)圖像檢索請(qǐng)求。域管理中心將請(qǐng)求與資源元數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，獲取可用的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)斓木W(wǎng)絡(luò)服務(wù)標(biāo)識(shí)，然后將請(qǐng)求分發(fā)給對(duì)應(yīng)的醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)?。醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)焯崛√峤粓D像的形狀、顏色、紋理等特征，并與庫(kù)存的醫(yī)學(xué)圖像特征進(jìn)行比對(duì)，獲取與提交圖像的綜合相似度具有最大值的一組圖像。域管理中心將各醫(yī)學(xué)圖像專家?guī)旆祷氐尼t(yī)學(xué)圖像進(jìn)行整合，并返回給用戶。該系統(tǒng)提高了系統(tǒng)軟硬件的利用效率，降低了醫(yī)療單位實(shí)現(xiàn)分布式醫(yī)學(xué)圖像檢索需求的整體成本，為醫(yī)學(xué)圖像資源的廣泛共享提供了有效的途徑。
文檔編號(hào)G06F17/30GK101231662SQ20081004679
公開日2008年7月30日 申請(qǐng)日期2008年1月25日 優(yōu)先權(quán)日2008年1月25日
發(fā)明者海 金, 勤 章, 然 鄭, 孫傲冰, 史英杰, 文 楊 申請(qǐng)人:華中科技大學(xué)