[发明专利]脑出血病灶识别及血肿扩大预测系统及装置

说明书

本公开涉及一种脑出血病灶识别及血肿扩大预测系统及装置，所述系统用于实施的步骤包括：对目标图像进行分割，得到病灶的区域掩膜，其中，所述目标图像包括脑部CT图像；根据所述目标图像及所述病灶的区域掩膜，提取所述病灶的影像组学特征；根据所述影像组学特征得到所述目标图像中病灶扩大可能性的预测结果。本公开实施例通过对目标图像进行分割，得到病灶的区域掩膜，根据所述目标图像及所述病灶的区域掩膜，提取所述病灶的影像组学特征，根据所述影像组学特征得到所述目标图像中病灶扩大可能性的预测结果，可以快速、准确地识别病灶，并确定病灶扩大的可能性，且具有自动化、无需人工辅助及手工操作的特点。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种脑出血病灶识别及血肿扩大预测系统及装置。

背景技术

自发性脑内出血（Intracerebral Haemorrhage，简称ICH）是最具破坏性的中风亚型，约占全世界中风病例的15%，导致40%的患者在1个月内死亡，75%的幸存者在1年内严重致残。脑出血占我国脑卒中病人的近三分之一，远高于世界平均水平。同时，脑出血也是致残率致死率最高的卒中类疾病。此外，近年来的研究表明脑出血是持续性事件，血肿扩大（HE）被认为是原发性脑出血早期神经功能恶化和临床预后不良的关键因素之一。特别是在发病早期 6个小时之内的血肿扩张直接影响患者的预后，血肿扩大患者神经功能损伤加重3.7倍，90天死亡率增加5.2倍。血肿扩大风险度预估越来越受到临床医师的高度重视。虽然针对ICH的治疗方式和机制的研究不断深入，但是针对脑内出血的治疗疗效总体水平提升并不明显。

相关技术无法准确通过图像识别出血病因，且出血风险度评估不精确，这使得临床医生只能凭借个人经验，随机采用常规治疗手段，最终导致整体治疗效果陷入瓶颈。

因此，快速、准确地通过输入图像对病灶进行识别具有重要意义。

发明内容

根据本公开的一方面，提供了一种脑出血病灶识别及血肿扩大预测系统，所述系统用于实施的步骤包括：

对目标图像进行分割，得到病灶的区域掩膜，其中，所述目标图像包括脑部CT图像；

根据所述目标图像及所述病灶的区域掩膜，提取所述病灶的影像组学特征；

根据所述影像组学特征得到所述目标图像中病灶扩大可能性的预测结果。

在一种可能的实施方式中，所述对目标图像进行分割，得到病灶的区域掩膜，包括：

将所述目标图像输入分割神经网络，根据所述分割神经网络的输出结果得到具有所述病灶的区域掩膜。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述目标图像及所述病灶的区域掩膜，提取所述病灶的影像组学特征，包括：

结合所述病灶的区域掩膜对所述目标图像进行滤波；

根据滤波结果提取所述影像组学特征。

在一种可能的实施方式中，在对所述目标图像进行滤波之前，所述根据所述目标图像及所述病灶的区域掩膜，提取所述病灶的影像组学特征，还包括：

对所述目标图像的各个像素的像素值进行预处理，所述预处理包括：

将小于第一预设像素值的像素的像素值设置为所述第一预设像素值，

将大于第二预设像素值的像素的像素值设置为所述第二预设像素值，

其中，所述第二预设像素值大于所述第一预设像素值。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述影像组学特征得到所述目标图像中病灶扩大可能性的预测结果，包括：

将所述影像组学特征输入分类模型，根据所述分类模型的输出得到所述目标图像中病灶扩大可能性的预测结果。