[發(fā)明專利]用于分析醫(yī)學影像的方法和裝置

在審

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• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107644419A
• 公開（公告）日: 2018-01-30
• 發(fā)明（設計）人: 王睿;段琦;張少霆
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10;G16H30/40
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司11204
• 代理人: 王達佐,馬曉亞

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，具體涉及計算機網絡技術領域，尤其涉及用于分析醫(yī)學影像的方法和裝置。

背景技術

在醫(yī)學領域，如何高效便捷地對各類高維或大尺度醫(yī)學影像數(shù)據(jù)(比如三維CT，MRI，PET甚至四維CT影像，以及超大尺度病理圖片等)進行診斷是一個亟待解決的難題。

由于醫(yī)學影像的特殊性，通常只有經過多年專業(yè)培養(yǎng)的高年資讀片或主管醫(yī)生才能夠準確診斷各種相關病癥，青年醫(yī)生只能通過不斷緩慢的學習積累經驗才能逐漸上手。另外，由于醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的敏感性，醫(yī)生在診斷時往往只能在特定工作環(huán)境下(指定閱片室或特定閱片設備)逐圖像逐區(qū)域的仔細瀏覽審閱，才能避免漏診或誤診的發(fā)生。

發(fā)明內容

本申請的目的在于提出一種用于分析醫(yī)學影像的方法和裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于分析醫(yī)學影像的方法，方法包括：獲取醫(yī)學影像數(shù)據(jù)；基于數(shù)據(jù)分類神經網絡模型，將醫(yī)學影像數(shù)據(jù)分類為健康影像和疾病影像；采用病灶區(qū)域識別算法識別疾病影像中的疑似病灶區(qū)域，得到附標記的疾病影像；將健康影像和附標記的疾病影像發(fā)送至顯示終端。

在一些實施例中，方法還包括：接收輸入的對于健康影像和附標記的疾病影像的診斷操作；基于診斷操作，確定診斷結果；向顯示終端輸出診斷結果。

在一些實施例中，將健康影像以及附標記的疾病影像發(fā)送至顯示終端包括：分割健康影像以及附標記的疾病影像中的目標器官和目標組織，得到目標區(qū)域；基于可視化參數(shù)，將目標區(qū)域的可視化影像發(fā)送至顯示終端。

在一些實施例中，方法還包括：基于診斷操作，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型和病灶區(qū)域識別算法。

在一些實施例中，基于診斷操作，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型和病灶區(qū)域識別算法包括以下任意一項或多項：響應于診斷操作為對完整醫(yī)學影像的分類操作和/或分級操作，更正對應分類操作和/或分級操作的醫(yī)學影像至正確的醫(yī)學影像類別，并采用更正后的醫(yī)學影像，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型；響應于診斷操作為對病灶區(qū)域的病灶修正操作，修正對應病灶修正操作的醫(yī)學影像中標記的疑似病灶區(qū)域，并采用修正后的醫(yī)學影像，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型。

在一些實施例中，病灶修正操作包括以下一項或多項：對病灶區(qū)域的位置、大小信息的標記操作；對病灶區(qū)域的分類操作；以及對病灶區(qū)域的分割操作。

在一些實施例中，診斷結果包括以下一項或多項：對整體病情的分析結果；對病灶的統(tǒng)計和定量分析結果；典型病灶截圖；診斷報告；以及與原數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的通信信息。

在一些實施例中，數(shù)據(jù)分類神經網絡模型基于已標注的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集對神經網絡進行訓練得到；和/或病灶區(qū)域識別算法基于已標注的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集訓練得到。

第二方面，本申請實施例提供了一種用于分析醫(yī)學影像的裝置，裝置包括：影像數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取醫(yī)學影像數(shù)據(jù)；影像數(shù)據(jù)分類單元，用于基于數(shù)據(jù)分類神經網絡模型，將醫(yī)學影像數(shù)據(jù)分類為健康影像和疾病影像；病灶區(qū)域識別單元，用于采用病灶區(qū)域識別算法識別疾病影像中的疑似病灶區(qū)域，得到附標記的疾病影像；分析結果發(fā)送單元，用于將健康影像和附標記的疾病影像發(fā)送至顯示終端。

在一些實施例中，裝置還包括：診斷操作接收單元，用于接收輸入的對于健康影像和附標記的疾病影像的診斷操作；診斷結果確定單元，用于基于診斷操作，確定診斷結果；診斷結果輸出單元，用于向顯示終端輸出診斷結果。

在一些實施例中，分析結果發(fā)送單元包括：目標區(qū)域分割單元，用于分割健康影像以及附標記的疾病影像中的目標器官和目標組織，得到目標區(qū)域；可視化影像發(fā)送單元，用于基于可視化參數(shù)，將目標區(qū)域的可視化影像發(fā)送至顯示終端。

在一些實施例中，裝置還包括：模型算法優(yōu)化單元，用于基于診斷操作，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型和病灶區(qū)域識別算法。

在一些實施例中，模型算法優(yōu)化單元進一步用于以下任意一項或多項：響應于診斷操作為對完整醫(yī)學影像的分類操作和/或分級操作，更正對應分類操作和/或分級操作的醫(yī)學影像至正確的醫(yī)學影像類別，并采用更正后的醫(yī)學影像，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型；響應于診斷操作為對病灶區(qū)域的病灶修正操作，修正對應病灶修正操作的醫(yī)學影像中標記的疑似病灶區(qū)域，并采用修正后的醫(yī)學影像，優(yōu)化數(shù)據(jù)分類神經網絡模型。

在一些實施例中，模型算法優(yōu)化單元中的病灶修正操作包括以下一項或多項：對病灶區(qū)域的位置、大小信息的標記操作；對病灶區(qū)域的分類操作；以及對病灶區(qū)域的分割操作。