[发明专利]一种基于CT影像的脑部损伤检测辅助阅片方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于CT影像的脑部损伤检测辅助阅片系统，其特征在于，包括以下步骤：从病人数据库中获取患者数据；对患者数据进行预处理；基于脑部损伤检测模型对病人进行诊断；诊断结果可视化；将诊断结果保存至本地数据库；定期对本地数据库于数据库内的数据进行优化。通过上述方式，本发明能够将临床经验丰富的医生的诊断经验融合进算法中，为其他医生在诊断中提供辅助诊断。

技术领域

本发明涉及医学图像识别技术领域领域，特别是涉及一种基于CT影像的脑部损伤检测辅助阅片的方法及系统。

背景技术

颅脑损伤是头颅部较为常见的外伤，病因主要由车祸、高处坠落、跌倒、斗殴等情况导致，属于临床上较为常见的一种急症，对患者的生活质量以及生命安全均造成严重的影响。颅脑外伤具有病情复杂、变化快等特点，同时该疾病常与患者身体其他部位的损伤复合存在，具有较高的致残率和致死率，准确的诊断和及时的治疗对患者的预后具有重要意义。

据相关医学数据研究显示，颅脑损伤的发病率在各位类型的损伤中位居首位，或者仅次于四肢骨折，占全身各部位损伤的15%~20%。

CT检查作为一种临床上常用的诊断技术，无创、快速、可多次重复检查。近些年，CT已成为临床上颅脑外伤诊断的主要方式，CT能够将患者的颅脑外伤情况清晰的显示出来，临床医师借助CT影像可以对颅脑外伤患者进行准确诊断，有利于治疗方案的制定，并以患者损伤情况为依据采取有效的治疗干预。

脑部CT影像人工智能损伤检测辅助阅片系统能够实现对CT影像的自动化阅片，并给出诊断建议，同时将损伤区域在图像中可视化出来，对医生诊断具有巨大的辅助意义，能够极大的缩短医生的筛选时间，减轻工作强度，提升阅片的准确率和工作效率，同时能够将经验丰富的医生的知识和系统融合。

发明内容

解决上述问题，本发明提供一种基于CT影像的脑部损伤检测辅助阅片方法，用于解决图像处理过程中速度慢、精度低的问题，只是解决了图像标注的问题，无法自动诊断脑部出现的各类的问题。

本发明采用的一个技术方案是：一种基于CT影像的脑部损伤检测辅助阅片方法，包括：

步骤1：从病人数据库中获取患者数据；

步骤2：对患者数据进行预处理；

步骤3：基于脑部损伤检测模型对病人进行诊断；

步骤4：诊断结果可视化；

步骤5：将诊断结果保存至本地数据库；

步骤6：定期对本地数据库于数据库内的数据进行优化。

进一步的，所述患者数据包括病人影像信息和病人状态信息，所述病人状态信息包括：患者ID、患者出生年月、患者性别、就诊记录等；所述就诊记录包括就诊时间、受伤过程描述、影像检查和病人描述等；

进一步的，所述数据预处理包括：病人状态描述预处理和病人影像信息预处理。

所述病人状态描述预处理包括：文本纠错、关键词提取、文本理解；

所述病人影像信息预处理包括：DICOM格式转换、图像滤波、降噪、图像剪裁和大小变换；

进一步的，所述脑部检测损伤模型包括：脑部损伤定位模型、脑中线定位模型、脑室脑池诊断模型；

进一步的，所述脑部损伤定位模型为基于Mask-RCNN的损伤区域识别模型；所述脑中线定位模型为基于FCN的脑中线分割模型；所述脑室脑池诊断模型为基于DenseNet的二分类模型；

进一步的，所述脑部损伤定位模型可以定位出颅骨骨折、脑部挫伤、颅内气体和脑部出血的症状。

所述脑中线定位模型可以获取病人的脑中线偏移距离；

所述脑室脑池诊断模型可以获取病人的脑室脑池状况，所述状况包括受压形变或消失；