[發明專利]一種通用智能自動化讀片方法

有效

• 申請號: 201710062763.2
• 申請日: 2017-01-25
• 公開（公告）號: CN106875384B
• 公開（公告）日: 2019-06-04
• 發明（設計）人: 汪昕;丁晶;姚燁;林慶波;馮建峰
• 申請（專利權）人: 復旦大學附屬中山醫院;復旦大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/33
• 代理公司: 上海容慧專利代理事務所(普通合伙) 31287
• 代理人: 于曉菁

本發明提供了一種通用智能自動化讀片方法，獲得檢測影像的基礎結構影像與待測結構影像；對待測結構影像進行數據處理，找出異常信號點，繪制蒙版；將蒙版基于待測結構影像剛體變換到基礎結構影像之上；將蒙版覆蓋后的樣本大腦基礎結構影像與標準空間進行配準，獲得轉換矩陣，從而將樣本大腦根據轉換矩陣映射至標準腦模板；將樣本大腦分為灰質、白質和腦脊液；利用所得的轉換矩陣，將待測結構影像映射至標準腦模板；提取每個樣本大腦在神經通路蒙版內的待檢測信號，并計算異常信號值的體素數量。本發明的準確率可以達到90％的水平，大大提高醫生的效率。

技術領域

本發明涉及影像學技術領域，具體地，涉及一種通用智能自動化讀片方法。

背景技術

隨著影像學技術的進展，無創性神經影像在診療中發揮重要作用。在腦部病變，如腦血管病、外傷、炎癥、腫瘤、發育畸形等性質的判斷，同時對于腦部病變情況變化的隨訪中均發揮重要作用。

對于影像學結果的判斷，目前常采用目測法，也即傳統的人工讀片。具體流程是醫師開具檢測要求，影像學醫師完成檢測并讀片，出具讀片報告，臨床醫師再依據報告建立診療方案。隨著中國醫療條件的發展，X線、CT等基本檢查早已普及到縣級基層醫院，而近幾年基層醫院也紛紛引進了MRI診斷設備，為基層醫院提高疾病的診斷水平、普及放射科相關治療技術提供了可能。但另一方面，各級醫師專業教育水平判斷水平不盡相同，神經系統病例及病種豐富，傳統人工影像讀片存在診斷規范化，病變隨訪可比較性差等問題。臨床醫師在建立診療方案時迫切需要規范化的結果和可視化的功能分析，以建立正確及時的診療方案。同時，為避免對患者的過度診療，需要建立能夠分析歸納各個系統檢測結果的系統。

由于目前讀片方案都采用目測方法，對特定病變的大小、特定解剖結構的受累，常依據個人經驗評定結果，存在較大隨意性和不確定性。隨著計算機技術的發展，已經有基于體素的計算機分析方案，如VBM分析等，然而，上述分析方法需要磁共振掃描參數的一致性，以及一定樣本量的受試者數量始可分析，常受限在單個中心研究，難以推廣，所需分析需要專業技術人員，難以在臨床上廣泛應用。目前也有計算機網絡上提供公開的可以下載的軟件系統用于分析腦片，如brain image等，然而，具體解剖結構需要使用者自己判斷，腦片分析的結果也缺少可靠性，缺少大樣本量的分析驗證。

目前沒有發現同本發明類似技術的說明或報道，也尚未收集到國內外類似的資料。

發明內容

針對現有技術中存在的上述不足，本發明的目的是提供一種應用于影像學結果判斷的通用智能自動化讀片方法。該方法可針對不同掃描參數所得到的影像，自動獲取異常信號體積、比值等數據，可簡便用于臨床判斷病情嚴重程度及隨訪。

為實現上述目的，本發明是通過以下技術方案實現的。

一種通用智能自動化讀片方法，包括如下步驟：

步驟S1，獲取樣本大腦檢測影像的基礎結構影像與待測結構影像；

步驟S2，對步驟S1中獲取的待測結構影像進行數據處理，找出待測結構影像上的異常信號點，分析并繪制蒙版；

步驟S3，將蒙版基于待測結構影像剛體變換到基礎結構影像之上；

步驟S4，將蒙版覆蓋后的樣本大腦基礎結構影像與標準空間進行配準，獲得轉換矩陣，從而將樣本大腦根據轉換矩陣映射至標準腦模板；

步驟S5，將樣本大腦分為灰質、白質和腦脊液；

步驟S6，在步驟S5的基礎上，利用步驟S4中所得的轉換矩陣，將待測結構影像映射至標準腦模板；

步驟S7，提取每個樣本大腦在神經通路蒙版內的待測信號，并計算異常信號值的體素數量。

優選地，所述步驟S2采用基于影像信號強度的自動化算法，針對待測結構影像上的異常信號點進行分析，具體包括如下子步驟：