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    基于微信小程序的肺部影像輔助處理系統(tǒng)

    2021-12-24 12:47:26曹君輝包萬清馬超蘇洋
    電腦知識與技術(shù) 2021年29期
    關(guān)鍵詞:微信小程序肺癌

    曹君輝 包萬清 馬超 蘇洋

    摘要:隨著生活水平的提升,人們對于自身的健康愈發(fā)重視。肺癌是目前死亡率最高的惡性腫瘤之一,如何快速幫助用戶進行肺癌自查是一個值得研究的問題。通過設(shè)計一種基于微信小程序的肺部影像輔助處理系統(tǒng)可以幫助用戶使用微信即可快速對肺部CT影像數(shù)據(jù)進行自查,具有一定實際意義。

    關(guān)鍵詞:微信小程序;肺癌;CT影像;健康自查

    中圖分類號:TP391? 文獻標(biāo)識碼:A

    文章編號:1009-3044(2021)29-0055-02

    The Assistant Processing System of Lung Image Based on WeChat Mini Program

    CAO Jun-hui, BAO Wan-qing, MA Chao, SU Yang

    (School of Medical Information, Southern Anhui Medical College, Wuhu 241002, China)

    Abstract: With the improvement of living standards, people pay more attention to their own health. Lung cancer is one of the malig?nant tumors with the highest mortality rate at present. How to quickly help users with lung cancer self-examination is a problem worthy of study. Through the design of a lung image auxiliary processing system based on WeChat mini program, can use WeChat to quickly check the lung CT image data, which has a certain practical significance.

    Key words: WeChat mini program; lung cancer; CT image; health self-examination

    1研究背景

    隨著生活水平的不斷提升,健康成為人們關(guān)心的重點。2019年7月,國務(wù)院發(fā)布了《健康中國行動(2019—2030年)》[1],從國家層面對提升全民健康給出了指導(dǎo)性意見。然而,不同的人有著不同的健康需求,能夠滿足不同用戶的健康自查系統(tǒng)是當(dāng)前的一個研究熱點。

    作為目前死亡率最高的惡性腫瘤之一,肺癌的晚期存活率不超過15%[2],其早期臨床表現(xiàn)主要為肺結(jié)節(jié),由于肺結(jié)節(jié)大小、形態(tài)各異具有較高異質(zhì)性[3-4],其良惡性識別誤診率較高,導(dǎo)致肺癌早期確診率較低,患者一旦確診往往已處于中晚期。因此,若在早期即能發(fā)現(xiàn)惡性肺結(jié)節(jié)并進行切除,可以大大增加患者的五年生存率。

    騰訊公司基于微信客戶端推出了微信小程序,具有“用完即走”的特點[5]。用戶通過“掃一掃”“搜一搜”即可打開使用應(yīng)用,不需要再額外下載安裝。本文提出了一種基于微信小程序的肺部影像輔助處理系統(tǒng),可以幫助用戶通過肺部CT 圖像快速自查,隨時掌握自身狀況,有一定實際意義。

    2系統(tǒng)總體設(shè)計

    2.1系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)

    用戶登錄系統(tǒng)之后,通過上傳相應(yīng)肺部影像圖像,系統(tǒng)可以自動完成圖像去噪、圖像增強、肺實質(zhì)分割及肺結(jié)節(jié)分割分類等功能,使用戶可以對自身健康狀況有一定了解。此外,系統(tǒng)還提供一些醫(yī)學(xué)方面的資訊知識。

    由于醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)具有較強的隱私性[6],故在系統(tǒng)設(shè)計時應(yīng)特別注重保護用戶隱私。同時,系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)保證穩(wěn)定性與安全性。

    2.2系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

    系統(tǒng)設(shè)計主要分為客戶端開發(fā)與服務(wù)器端兩部分??蛻舳酥饕獮榍岸嗽O(shè)計,服務(wù)器端主要為后臺控制及數(shù)據(jù)管理。客戶端與用戶進行交互,并將用戶請求發(fā)往服務(wù)器段,服務(wù)器段解析用戶請求并給出相應(yīng)反饋。數(shù)據(jù)以json格式進行流動,相應(yīng)數(shù)據(jù)存儲于mysql服務(wù)器中。

    系統(tǒng)主要分為視圖層、應(yīng)用層、網(wǎng)絡(luò)層、服務(wù)層和數(shù)據(jù)層。視圖層負責(zé)與用戶進行交互,由微信小程序界面構(gòu)成;

    應(yīng)用層則是本系統(tǒng)提供的主要功能應(yīng)用,由信息資訊、圖像處理兩部構(gòu)成,其中圖像處理又可細分為基礎(chǔ)處理和進階處理;

    網(wǎng)絡(luò)層負責(zé)各層之間的連接與通信;

    服務(wù)層則提供各種服務(wù)接口,以滿足系統(tǒng)的使用,本系統(tǒng)使用flask架構(gòu)編寫各種接口文件;

    數(shù)據(jù)層負責(zé)數(shù)據(jù)處理、存儲與檢索,本系統(tǒng)采用mysql數(shù)據(jù)庫。

    系統(tǒng)主要技術(shù)選型見表1。

    3功能模塊設(shè)計與實現(xiàn)

    系統(tǒng)主要功能模塊由用戶管理、信息咨詢、圖像處理三部分組成,具體功能結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。圖像處理模塊是本系統(tǒng)的核心功能,根據(jù)對圖像處理程度的深淺,可將其分基礎(chǔ)圖像處理模塊和圖像進階處理模塊。

    3.1圖像基礎(chǔ)處理模塊

    由于人體組織器官對于X射線的吸收程度各不相同,導(dǎo)致其在CT 圖像上的顯示出不同的灰度級像素,故可以利用CT 圖像對肺部疾病進行診斷,然而在CT成像過程中,存在各種因素會導(dǎo)致其成像效果下降。

    圖像基礎(chǔ)處理是后續(xù)處理的基石,其效果的好壞至關(guān)重要。本系統(tǒng)中圖像基礎(chǔ)處理模塊由圖像裁剪、去噪、增強、復(fù)原四個功能構(gòu)成。圖像基礎(chǔ)處理效果如圖3(a)所示。

    3.2圖像分割識別模塊

    肺結(jié)節(jié)是肺癌早期的臨床表現(xiàn)形式,通過對其良惡性的判斷,可以為肺癌診斷提供重要依據(jù)。通過計算機技術(shù)對肺部 CT 圖像進行肺實質(zhì)分割、肺結(jié)節(jié)識別分類可以輔助醫(yī)生進行診斷,提高效率。

    本系統(tǒng)中圖像進階處理模塊由圖像分割、識別構(gòu)成的。其處理效果出圖3(b)(c)所示。

    4結(jié)束語

    本系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)了肺部影像處理微信小程序,可以對用戶提供的肺部影像進行全自動分割分類,為智能醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用提供了新的思路,有一定的實際意義。微信小程序具有便捷、使用簡單穩(wěn)定等特點,相比于傳統(tǒng)的應(yīng)用,具有無可比擬的優(yōu)勢和廣闊的應(yīng)用前景,后期會進行更深入的研究應(yīng)用。

    參考文獻:

    [1]陳華東,廖曉陽,劉長明,等.《健康中國行動(2019—2030年)》之重大專項行動核心要點解讀與啟示:全科醫(yī)生視角[J].中國衛(wèi)生事業(yè)管理,2020,37(12):958-960.

    [2]孟俊祥.一種肺部醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)[D].昆明:云南大學(xué),2019.

    [3]張馳名,王慶鳳,劉志勤,等.基于深度遷移學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)輔助診斷方法[J].計算機工程,2020,46(1):271-278.

    [4]顧軍華,王鋒,戚永軍,等.基于多尺度卷積特征融合的肺結(jié)節(jié)圖像檢索方法[J].計算機應(yīng)用,2020,40(2):561-565.

    [5]趙威,張應(yīng)青,張仁凱,等.基于微信小程序的校園服裝租賃服務(wù)平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù) ,2020, 16(21):8-9,12.

    [6]竇佐超,陳峰,鄧杰仁,等.聯(lián)盟學(xué)習(xí)在生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)隱私保護中的原理與應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志,2020,41(5):2-10.

    【通聯(lián)編輯:謝媛媛】

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