[发明专利]基于放射组学的COVID-19快速特征提取系统及快速诊断系统及病程预测系统在审

专利信息
申请号: 202011391447.8 申请日: 2020-12-02
公开(公告)号: CN112489022A 公开(公告)日: 2021-03-12
发明(设计)人: 金献测;金珏斌;艾遥 申请(专利权)人: 温州医科大学附属第一医院
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/11;G16H30/20;G16H50/80;G06Q10/04;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/32
代理公司: 温州金瓯专利事务所(普通合伙) 33237 代理人: 陈晖
地址: 325000 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 放射 covid 19 快速 特征 提取 系统 诊断 病程 预测
【说明书】:

发明涉及一种基于放射组学的COVID‑19快速特征提取系统及快速诊断系统及病程预测系统,其用于获取CT图像中关于COIVD‑19的放射组学特征,且其包括:图像输入单元以及特征提取单元,所述特征提取单元通过建立基于CT图像COIVD‑19放射组学特征的自动化提取模型以获取待检人员CT图像的放射组学特征,其具有泛化性好、灵敏度和特异性高的特点,可以极大的降低因为检查设备、医师操作习惯、医师诊断经验对分割结果带来的影响,确保被提取特征的稳定性,从而提升CT图像放射组学特征预测模型预测效果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于放射组学的COVID-19快速特征提取系统及快速诊断系统及病程预测系统。

背景技术

自2019年12月以来,由新型冠状病毒导致的新型冠状病毒肺炎(COVID-19,简称新冠肺炎)疫情已经蔓延至全球,并相继在各个国家爆发。世界卫生组织于2020年1月30日宣布COVID-19为全球公共卫生紧急事件,我国已将该病纳入按甲类传染病管理的乙类传染病。到2020年9月10日为止,全球超过了两千八百万人被确证感染COVID-19病毒,并有九十多万人因此而失去生命。根据世界卫生组织的报告数据,有16-21%的人在感染了COVID-19病毒后的病程进展会发展成重症或者危重症,并伴随着2-3%的死亡率,且该病毒的基本传染数R0达到了惊人的3.77。因此,快速诊断新冠肺炎,筛查预后较差的高危患者,对早期预防和优化医疗资源具有重要意义。

COVID-19诊断标准包括临床症状,流行病学史,病毒核酸检测和CT影像学表现。对于COVID-19的临床症状有:呼吸道症状,发热,咳嗽,呼吸困难和肺部炎症等呼吸道症状,但是有一些常见的流行性感冒或者肺部感染与COVID-19有着相似的临床症状,因此需要进一步进行病毒核酸检测才能确诊。核酸检测的一般流程是用咽拭子对受试者的口咽部进行取样,并且需要在2-8摄氏度的环境下进行运输和保存,最后在实验室中进行PCR核酸检测。利用核酸检测来筛选COVID-19感染者对于控制疫情的蔓延有着至关重要的作用,但是在病毒大范围扩散的情况下,为检测机构提供数量巨大且质量可靠的检测试剂盒是一项挑战性非常大的工作。另一方面,核酸检测需要遵守严格的实验室操作规范,其检测结果受样本采集方法,核酸的提取方式,PCR扩增系统等因素的影响,且至少需要数个小时才能得到结果,总体来看核酸检测方法的检出正确率仅为30-50%。因此,核酸检测方法的灵敏度有限以及疫区检测试剂盒的短缺增加了筛查负担,许多感染者没有立即被隔离, 对疫情的防控带来很大的难度和风险。

胸部CT影像是用来对COVID-19患者进行诊断的重要工具,COVID-19患者早期的在胸部CT影像学特征主要为单发或者多发的斑片状磨玻璃影,伴有小叶间隔增厚;进展期主要表现为病灶增多,范围扩大,磨玻璃影与实影或条索影共存;重症期的主要表现为双肺弥漫性病变,实变影为主,伴磨玻璃影及空气支气管征,少数呈“白肺”现象。在2020年2月19日国家卫生健康委员会发布的《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第六版)》指南中,将放射医师根据胸部CT影像学表现的诊断结果作为COVID-19的诊断标准之一。虽然胸部CT检查对于疑似病例的早期筛查具有很大的帮助,但其他类型的病毒性肺炎与COVID-19有着相似的CT影像学表现。因此,仅仅凭胸部CT的影像学表现,放射科医师很难将COVID-19与其他病毒性肺炎区分开来。

因此急需新的、可快速准确地诊断COVID-19感染的方法。

发明内容

针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种基于放射组学的COVID-19快速特征提取系统及快速诊断系统及病程预测系统。

为实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:

一种基于放射组学的COVID-19快速特征提取系统,其用于获取CT图像中关于COIVD-19的放射组学特征,且其包括:

用于待检人员CT图像输入的图像输入单元以及特征提取单元,所述特征提取单元通过建立基于CT图像COIVD-19放射组学特征自动化提取模型以获取待检人员CT图像的放射组学特征,

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