基于微信小程序的肺部影像輔助處理系統

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。通過設計一種基于微信小程序的肺部影像輔助處理系統可以幫助用戶使用微信即可快速對肺部CT影像數據進行自查，具有一定實際意義。

關鍵詞：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，健康成為人們關心的重點。2019年7月，國務院發布了《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是當前的一個研究熱點。

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]，其早期臨床表現主要為肺結節，由于肺結節大小、形態各異具有較高異質性[3-4]，其良惡性識別誤診率較高，導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，若在早期即能發現惡性肺結節并進行切除，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，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系統總體設計

2.1系統設計目標

用戶登錄系統之后，通過上傳相應肺部影像圖像，系統可以自動完成圖像去噪、圖像增強、肺實質分割及肺結節分割分類等功能，使用戶可以對自身健康狀況有一定了解。此外，系統還提供一些醫學方面的資訊知識。

由于醫學影像數據具有較強的隱私性[6]，故在系統設計時應特別注重保護用戶隱私。同時，系統設計應保證穩定性與安全性。

2.2系統架構設計

系統設計主要分為客戶端開發與服務器端兩部分。客戶端主要為前端設計，服務器端主要為后臺控制及數據管理。客戶端與用戶進行交互，并將用戶請求發往服務器段，服務器段解析用戶請求并給出相應反饋。數據以json格式進行流動，相應數據存儲于mysql服務器中。

系統主要分為視圖層、應用層、網絡層、服務層和數據層。視圖層負責與用戶進行交互，由微信小程序界面構成;

應用層則是本系統提供的主要功能應用，由信息資訊、圖像處理兩部構成，其中圖像處理又可細分為基礎處理和進階處理;

網絡層負責各層之間的連接與通信;

服務層則提供各種服務接口，以滿足系統的使用，本系統使用flask架構編寫各種接口文件;

數據層負責數據處理、存儲與檢索，本系統采用mysql數據庫。

系統主要技術選型見表1。

3功能模塊設計與實現

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

3.1圖像基礎處理模塊

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，存在各種因素會導致其成像效果下降。

圖像基礎處理是后續處理的基石，其效果的好壞至關重要。本系統中圖像基礎處理模塊由圖像裁剪、去噪、增強、復原四個功能構成。圖像基礎處理效果如圖3（a）所示。

3.2圖像分割識別模塊

肺結節是肺癌早期的臨床表現形式，通過對其良惡性的判斷，可以為肺癌診斷提供重要依據。通過計算機技術對肺部 CT 圖像進行肺實質分割、肺結節識別分類可以輔助醫生進行診斷，提高效率。

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

4結束語

本系統設計實現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，為智能醫學圖像處理技術應用提供了新的思路，有一定的實際意義。微信小程序具有便捷、使用簡單穩定等特點，相比于傳統的應用，具有無可比擬的優勢和廣闊的應用前景，后期會進行更深入的研究應用。

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：全科醫生視角[J].中國衛生事業管理，2020，37（12）：958-960.

[2]孟俊祥.一種肺部醫學影像輔助診斷系統[D].昆明：云南大學，2019.

[3]張馳名，王慶鳳，劉志勤，等.基于深度遷移學習的肺結節輔助診斷方法[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節圖像檢索方法[J].計算機應用，2020，40（2）：561-565.

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

[6]竇佐超，陳峰，鄧杰仁，等.聯盟學習在生物醫學大數據隱私保護中的原理與應用[J].醫學信息學雜志，2020，41（5）：2-10.

【通聯編輯：謝媛媛】