[发明专利]一种DJ管附壁结石检测系统及检测方法

说明书

本发明属于医疗影像辅助诊断领域，尤其涉及一种DJ管附壁结石检测系统及检测方法。所述DJ管附壁结石检测系统，包括数据输入模块，用于接收患者的生化数据；结石预测模块，用于根据所述数据输入模块接收的所述生化数据来预测该患者出现DJ管附壁结石的概率，并根据DJ管附壁结石的概率向患者推荐DJ管取出方案。该检测系统和检测方法能根据患者的生化数据判断患者DJ管附壁结石的概率，使患者无需拍摄CT，便可得知结石存在概率，避免患者盲目就诊，减轻患者负担与疼痛。

技术领域

本发明属于医疗影像辅助诊断领域，尤其涉及一种DJ管附壁结石检测系统及检测方法。

背景技术

人体泌尿系统指肾脏、输尿管、膀胱。在患者做完碎石术后，会在人体内放入尿路支架(DJ管支架)，并在一段时间后取出。由于患者体质和DJ管放置时间，DJ管上可能会附着结石，如果DJ管附着结石，那么无法在门诊直接拔出，需要进行住院手术取出。但是患者在拔管之前无法确定DJ管是否有附壁结石，往往是在门诊直接拔取，无法取出后才转而住院手术，在住院后会拍摄CT，医生需要仔细观察DJ管附壁结石情况再进行手术，该过程中患者承受了较大的疼痛。

专利号为CN112263269A的专利公开了一种泌尿系X线平片结石智能检测系统及方法，该系统主要是对X光片图像进行分析，检测泌尿系统中结石存在情况，并判断其他误诊因素，如手术修补/支撑物等。该系统智能检测泌尿系统结石是否存在，但是无法判断DJ管支架上是否存在结石，也无法判断DJ管支架上结石存在情况，只是代替了人工读片。

专利号为CN111340130A的专利公开了一种基于深度学习和影像组学的泌尿结石检测分类方法，该专利通过深度学习模型提取出泌尿结石感兴趣区域，然后再提取结石的影像组特征，判断结石类别。同样的，该专利未对DJ管支架附壁结石情况进行分析判断。

有鉴于此特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种DJ管附壁结石检测系统及检测方法，该检测系统和检测方法能根据患者的生化数据判断患者DJ管附壁结石的概率，使患者无需拍摄CT，便可得知结石存在概率，避免患者盲目就诊，减轻患者负担与疼痛。

为解决上述技术问题，本发明提供一种DJ管附壁结石检测系统，包括

数据输入模块，用于接收患者的生化数据；

结石预测模块，用于根据所述数据输入模块接收的所述生化数据来预测该患者出现DJ管附壁结石的概率，并根据DJ管附壁结石的概率向患者推荐DJ管取出方案。

进一步可选地，所述结石预测模块中，

使用字符识别算法对高相关性指标进行识别及保存，将高相关性指标输入到逻辑回归算法模型中，基于训练好的模型对患者是否存在DJ管附壁结石进行预测，输出DJ管附壁结石存在的概率，并基于DJ管附壁结石存在的概率向用户推荐DJ管取出方案。

进一步可选地，所述数据输入模块还接收CT图像数据，所述DJ管附壁结石检测系统还包括

结石检测模块，用于根据所述数据输入模块接收的CT图像数据分析患者出现DJ管附壁结石情况的严重程度。

进一步可选地，所述结石检测模块中，

对CT图像中的DJ管及结石区域进行分割，对分割结果进行填充修正，保证每张CT图像中都能分割出DJ管及附壁结石区域；将分割区域坐标映射到原图中，得到原图中DJ管ROI区域；再对原图中DJ管ROI区域进行阈值分割，得到只含有DJ管及附壁结石图像；提取DJ管及附壁结石图像中的灰度共生矩阵、傅里叶描述子特征，基于提取的特征对结石进行分类，判断每张CT的分割结果中是否存在附壁结石，如果存在则计算附壁结石的数量、面积及相对人体的位置，根据所有结石数量和面积大小来区分DJ管附壁结石的严重程度。