[发明专利]一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，包括：

步骤S1，对导入的锥体X射线摄片进行自动识别，得到表征椎体形态的多组定位点；

步骤S2，对多组所述定位点进行处理，得到椎体压缩率；

步骤S3，根据所述椎体压缩率进行分级处理，得到对应半定量诊断法的分级标准的椎体骨折分度。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，于所述步骤S1之前，还包括：

步骤S01，建立一总摄片库，所述总摄片库用以存储所述锥体X射线摄片，所述锥体X射线摄片包括腰椎X射线摄片和/或胸椎X射线摄片；

步骤S02，按照一预设筛选条件从所述总摄片库筛选出多张所述锥体X射线摄片并导入，根据导入的多张所述锥体X射线摄片建立单次阅片库。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，所述步骤S1中，具体包括：

步骤S11，根据导入的不同的椎体部位，对每张所述锥体X射线摄片进行自动识别，得到各个椎体的位置；

步骤S12，对各个所述椎体进行定位，得到每个所述椎体对应的多组定位点。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，所述步骤S1中，对导入的锥体X射线摄片进行自动识别，得到表征椎体形态的多组定位点之后，还包括：

对自动识别得到的多组定位点进行手动调整。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，所述步骤S2中，具体包括：

步骤S21，对多组所述定位点进行处理，得到每个椎体对应的椎体前缘的高度值、椎体后缘的高度值以及椎体中间的高度值；

步骤S22，根据所述椎体前缘的高度值、所述椎体后缘的高度值以及所述椎体中间的高度值，得到椎体压缩率。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，所述步骤S22，根据所述椎体前缘的高度值、所述椎体后缘的高度值以及所述椎体中间的高度值，得到椎体压缩率，具体计算公式如下：

其中，

h_h表示所述椎体前缘的高度值、所述椎体后缘的高度值以及所述椎体中间的高度值中的最大值；

h_l表示所述椎体前缘的高度值、所述椎体后缘的高度值以及所述椎体中间的高度值中的最小值；

V表示椎体压缩率。

7.根据权利要求2所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，于所述步骤S3之后，根据所述椎体骨折分度的诊断结果形成椎体骨折诊断报告，具体包括：

根据所述椎体骨折分度的诊断结果，选择所述椎体骨折分度大于一预设分度对应的锥体；

根据被选择的所述锥体对应的诊断结果得到所述椎体骨折诊断报告。

8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，于所述步骤S3之后，还包括：

根据所述椎体骨折分度的诊断结果形成一诊断汇总表，并导出和/或备份，所述诊断汇总表包括每张所述锥体X射线摄片对应的患者个人信息、骨折椎体部位、椎体骨折分度。

9.根据权利要求2所述的一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，其特征在于，于所述步骤S3之后，还包括：

对所述椎体骨折分度的诊断结果进行自动统计，输出一统计结果，所述统计结果包括所述椎体骨折分度大于一预设分度的椎体检出率、各所述椎体骨折分度和各所述椎体骨折分度对应的各个椎体的骨折情况。

10.一种基于人工智能辅助的椎体骨折阅片系统，其特征在于，用于实施如权利要求1-9任意一项所述的基于人工智能辅助的椎体骨折阅片方法，包括：

一导入单元，用于导入锥体X射线摄片；

一定位单元，连接所述导入单元，用于对导入的所述锥体X射线摄片进行自动识别，得到表征椎体形态的多组定位点；

一处理单元，连接所述定位单元，用于对多组所述定位点进行处理，得到椎体压缩率；

一分级诊断单元，连接所述处理单元，用于根据所述椎体压缩率进行分级处理，得到对应半定量诊断法的分级标准的椎体骨折分度；

一统计单元，连接所述分级诊断单元，用于根据所述椎体骨折分度的诊断结果进行自动统计，输出一统计结果，所述统计结果包括所述椎体骨折分度大于一预设分度的椎体检出率、各所述椎体骨折分度和各所述椎体骨折分度对应的各个椎体的骨折情况；

一导出单元，连接所述分级诊断单元，用于将所述椎体骨折分度的诊断结果导出备份。