[發(fā)明專利]腫瘤類型確定系統(tǒng)、方法及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910199475.0
• 申請(qǐng)日: 2019-03-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109949288A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔益峰;石峰;詹翊強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種腫瘤類型確定系統(tǒng)，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取受檢者的一組或多組待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)；

腫瘤類型確定模塊，用于將所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練的腫瘤分類模型中，以確定所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)所包含病灶的腫瘤類型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，如果所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)為多組，則不同組別的待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)因圖像處理方法和/或檢測(cè)條件的不同而不同。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，不同的檢測(cè)條件是指同一醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的不同成像條件。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述成像條件為磁共振成像的脈沖序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理方法至少包括去噪、灰度處理和圖像配準(zhǔn)中的一種。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)至少有兩組，所述已訓(xùn)練的腫瘤分類模型包括多個(gè)數(shù)據(jù)通道，所述腫瘤類型確定模塊具體用于將不同組別的待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)通過(guò)不同的數(shù)據(jù)通道輸入已訓(xùn)練的腫瘤分類模型，以確定所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)所包含病灶的腫瘤類型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述已訓(xùn)練的腫瘤分類模型為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述腫瘤類型確定模塊具體用于將不同組別的待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)通過(guò)不同的數(shù)據(jù)通道輸入已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以確定病灶屬于每種腫瘤類型的概率，并將最大概率對(duì)應(yīng)的腫瘤類型作為病灶的腫瘤類型輸出。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-7任一所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括模型選擇模塊，所述模型選擇模塊提供對(duì)應(yīng)不同人體部位的已訓(xùn)練的腫瘤分類模型。

9.一種腫瘤類型確定方法，其特征在于，包括：

獲取受檢者的一組或多組待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)；

將所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練的腫瘤分類模型，得到所述待分析醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)所包含病灶的腫瘤類型。

10.一種包含計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在由計(jì)算機(jī)處理器執(zhí)行時(shí)用于執(zhí)行如權(quán)利要求9所述的腫瘤類型確定方法。