[发明专利]一种基于头颅CT影像的核心梗死体积的测量方法及系统

说明书

本说明书实施例公开了一种基于头颅CT影像的核心梗死体积的测量方法及系统，属于医学影像领域。本说明书实施例通过基于头颅CT影像的核心梗死体积的测量方法，解决了现有技术中主观性差异较大、核心梗死体积测量结果准确度差的问题。该核心梗死体积的测量方法包括：将待处理的多帧头颅CT影像数据输入到预先训练得到的梗死识别模型中；通过梗死识别模型识别头颅CT影像数据，获得头颅CT影像数据的梗死概率；基于头颅CT影像数据的梗死概率，测量核心梗死体积。本说明书实施例提供的测量方法和系统，能够快速、较为准确的测量核心梗死体积，排除或减少主观因素的干扰，作为计算机辅助方法，为脑卒中等医学研究提供客观依据。

技术领域

本说明书涉及医学影像和计算机技术领域，尤其涉及一种基于头颅CT影像的核心梗死体积的测量方法及系统。

背景技术

核心梗死是急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke,AIS)评价的重要指标之一。其中，核心梗死即发生不可逆性损伤的脑组织，指的是与正常脑组织相比，脑血流量下降超过30％的区域，在NCCT(non-contrast CT，平扫计算机断层扫描)上显示为低密度区。梗死核心的大小与患者的临床预后密切相关。梗死核心越小，患者预后良好的可能性越大。同时，评估梗死核心也可预测血管内治疗出现并发症的风险，因此，准确评价梗死核心有助于筛选出适合血管内治疗的卒中患者。核心梗死体积是评估核心梗死的指标之一，与AIS患者良好预后相关的预测指标。

目前现有技术中，核心梗死体积的测量主要包括手工测量和计算机辅助测量两种方法。其中，手工测量核心梗死体积关键是人工勾画梗死病灶，该方法非常繁琐，在精确性、可重复性和客观性方面均存在较大局限。计算机辅助测量核心梗死体积多采用图像分割的方法进行测量，但是该方法会在处理过程中丢失一些信息，影响测量结果。

因此，目前需要一种核心梗死体积的测量方法，能够快速、较为准确的测量核心梗死体积，排除或减少主观因素的干扰，作为计算机辅助方法，为脑卒中等医学研究提供客观依据。

发明内容

本说明书实施例提供一种基于头颅CT影像的核心梗死体积的测量方法及系统，用于解决以下技术问题：能够快速、较为准确的测量核心梗死体积，排除或减少主观因素的干扰，作为计算机辅助方法，为脑卒中等医学研究提供客观依据。

本说明书实施例提供一种基于头颅CT影像的核心梗死体积的测量方法，包括以下步骤：

将待处理的多帧头颅CT影像数据输入到预先训练得到的梗死识别模型中；

通过所述梗死识别模型识别所述头颅CT影像数据，获得所述头颅CT影像数据的梗死概率；

基于所述头颅CT影像数据的梗死概率，测量核心梗死体积。

优选地，将待处理的多帧头颅CT影像数据输入到预先训练得到的梗死判断模型中，该步骤前，还包括：

收集用于训练梗死模型的样本；

对所述收集的样本进行人工标记，获得人工标记的样本；

利用监督学习的方式进行训练，获得梗死识别模型。

优选地，通过所述梗死识别模型识别所述头颅CT影像数据，获得所述头颅CT影像数据的梗死概率，具体包括：

梗死识别模型提取所述头颅CT影像数据的特征，输出所述头颅CT影像数据中各像素点的梗死概率。

优选地，基于所述头颅CT影像数据的梗死概率，测量核心梗死体积，具体包括：

基于所述头颅CT影像数据的梗死概率，统计发生梗死的像素点的个数；

根据CT影像的像素点间距、CT影像的层厚及所述发生梗死的像素点的个数，确定发生脑梗死的核心梗死体积。