| 主权项 |
1.一种人体局部影像自动标准化方法,并与人体解 剖资料库连结,使用步骤为:将各种外形不同之人 体局部影像,藉由人工点选定位特征点之方式,进 行特征点对应关系比对、影像三角网格化运算以 及线性三角网格转换等三个阶段之流程,统一放样 至标准局部人形,以利进行后续之灰度统计分析及 正/异常影像资料库连结与蒐集,俾利区分正/异常 区域位置,最后达成判别病灶器官之医疗诊断目标 。 2.依据申请专利范围第1项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中特征点对应关系比对流程包括 下列四个步骤之省略或复杂化之合理组合: a.定位特征点输入; b.特征点数相等检查; c.可变二维树分割; d.浏览树节点定序。 3.依据申请专利范围第1项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中影像三角网格化运算流程包括 下列三个步骤之省略或复杂化之合理组合: a.大三角形建立; b.新增点逐次插入; c.网格矩阵回传。 4.依据申请专利范围第1项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中线性三角网格转换流程包括下 列三个步骤之省略或复杂化之合理组合: a.转换系数计算; b.座标转换执行; c.对应灰阶置换。 5.依据申请专利范围第2项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中定位特征点输入系指:使用者 点选患者与标准影像在检测上定位一致处。 6.依据申请专利范围第2项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中特征点数相等检查系指:检查 患者与标准影像两边之特征点数是否相同。 7.依据申请专利范围第2项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中可变二维树分割系指:仅针对 标准影像之特征点操作分割,分割前先X排序找寻X 最大间距或Y排序找寻Y最大间距之二点,将平面依 最大间距方向在最大间距中央将平面一分为二,依 此分割顺序建立座标値左小右大之二元树。 8.依据申请专利范围第2项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中浏览树节点定序系指:可依二 元树之前序、中序或后序三者取其一建立点排序 之顺序。 9.依据申请专利范围第3项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中大三角形建立系指:网格建立 原则系在现有网格中逐次插入一个新增点,因最初 无任何网格,找出包围所有点之最小框盒,据以建 立包围所有点之正立/倒立大三角形,做为插入新 增点之初始网格。 10.依据申请专利范围第3项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中新增点逐次插入系指:准备网 格及边界二个空串链,先将大三角形三个顶点之索 引号码存入网格串链,开始依二维树顺序插入单点 ,再以网格串链中所有网格三个顶点对此新增点做 包含圆测试,若某一网格包含新增点,则为非法网 格,故于网格串链中删除此一网格,再将网格三条 边界各二顶点之索引号码推入边界串链中。当检 查完网格串链中所有网格之合法性后,随即删除边 界串链中成对出现之非法边界,此时边界串链剩下 之边界即为围住新增点之凸多边形,将凸多边形每 条边界与新增点建立一群新的三角网格,存入网格 串链中,此流程将一直操作至用完所有之定位特征 点。 11.依据申请专利范围第3项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中网格矩阵回传系指:将网格矩 阵之所有三顶点之索引号传入下一阶段,准备做三 角网格对映。 12.依据申请专利范围第4项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中转换系数计算系指:首先准备 与标准影像同样大小之X与Y二维座标矩阵,将二维 座标矩阵之元素値设为-1。再针对每一患者影像 与标准影像之网格对,先行计算由标准转换至患者 座标系统之转换系数。 13.依据申请专利范围第4项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中座标转换执行系指:利用双回 圈扫描标准网格之面积,若发现扫描座标落在三个 顶点内,则利用线性座标系数将扫描座标由原标准 影像网格系统转换至患者影像网格系统。 14.依据申请专利范围第4项所述之人体局部影像自 动标准化方法,其中对应灰阶置换系指:先将标准 影像覆盖到患者影像上,搜寻X与Y二维座标矩阵之 元素値,若非为-1则利用元素所储存之转换座标设 为患者影像之灰阶値。 图式简单说明: 第一图为本发明人体局部影像自动标准化流程体 系图; 第二图为本发明运算操作过程概念图; 第三图为本发明可变二维树示意图。 |
