[發明專利]一種醫學圖像處理系統、方法及計算機存儲介質

在審

• 申請號: 202010500328.5
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111815558A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 呂旭陽;廖術
• 申請（專利權）人: 上海聯影智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;賈允

1.一種醫學圖像處理系統，其特征在于，所述系統包括：

第一終端，用于從醫學成像設備獲取醫學圖像，將所述醫學圖像發送給云服務器；

所述云服務器，用于接收所述醫學圖像，基于質量評估模型確定所述醫學圖像的第一質量等級；在所述第一質量等級與預設質量等級相匹配時，基于圖像重建模型對所述醫學圖像進行重建處理，得到重建醫學圖像；將所述重建醫學圖像返回給所述第一終端；

其中，所述質量評估模型是基于第一樣本醫學圖像和對應的質量等級標簽進行機器學習訓練確定的；所述圖像重建模型是基于全采樣醫學圖像和所述全采樣醫學圖像對應的欠采樣醫學圖像進行機器學習訓練確定的。

2.根據權利要求1所述的醫學圖像處理系統，其特征在于，所述云服務器將所述重建醫學圖像返回給所述第一終端包括：

所述云服務器基于診斷分析模型對所述重建醫學圖像進行診斷分析，得到所述醫學圖像對應的診斷分析結果；

所述云服務器確定歷史治療方案庫中與所述診斷分析結果相匹配的目標歷史治療方案，所述歷史治療方案庫中存儲有歷史治療方案與歷史診斷分析結果的對應關系；

所述云服務器建立所述重建醫學圖像、所述診斷分析結果和所述目標歷史治療方案之間的第一映射關系；

所述云服務器將所述第一映射關系返回給所述第一終端；

其中，所述診斷分析模型是基于第二樣本醫學圖像和對應的診斷標簽信息進行機器學習確定的；所述診斷標簽信息包括疾病類型和/或病灶類型。

3.根據權利要求2所述的醫學圖像處理系統，其特征在于，所述診斷分析模型包括對應不同診斷分析任務的多個診斷分析模型；

所述云服務器基于診斷分析模型對所述重建醫學圖像進行診斷分析包括：

所述云服務器根據所述重建醫學圖像所對應的肌體部位，確定當前診斷分析任務；

所述云服務器確定所述診斷分析模型中與所述當前診斷分析任務相匹配的目標診斷分析模型；

所述云服務器基于所述目標診斷分析模型對所述重建醫學圖像進行診斷分析。

4.根據權利要求2所述的醫學圖像處理系統，其特征在于，所述云服務器還用于：

在所述第一質量等級與所述預設質量等級不匹配時，基于所述診斷分析模型對所述醫學圖像進行診斷分析，得到所述醫學圖像對應的診斷分析結果；

確定歷史治療方案庫中與所述診斷分析結果相匹配的目標歷史治療方案，所述歷史治療方案庫中存儲有歷史治療方案與歷史診斷分析結果的對應關系；

建立所述醫學圖像、所述診斷分析結果和所述目標歷史治療方案之間的第二映射關系；

將所述第二映射關系返回給所述第一終端。

5.根據權利要求1所述的醫學圖像處理系統，其特征在于，所述云服務器還用于：基于第一樣本醫學圖像和所述第一樣本醫學圖像對應的質量等級標簽訓練所述質量評估模型；所述云服務器訓練所述質量評估模型包括：

獲取第一樣本醫學圖像集；所述第一樣本醫學圖像集中的第一樣本醫學圖像為基于同一欠采樣率采樣得到的醫學圖像；每個所述第一樣本醫學圖像標注有質量等級標簽；

將所述質量等級標簽與所述預設質量等級相匹配的第一樣本醫學圖像確定為正樣本醫學圖像，得到正樣本圖像集；

將所述質量等級標簽與所述預設質量等級不匹配的第一樣本醫學圖像確定為負樣本醫學圖像，得到負樣本圖像集；

基于所述正樣本圖像集和負樣本圖像集對預設第一神經網絡模型進行訓練，在訓練中調整所述預設第一神經網絡模型的模型參數至所述預設第一神經網絡模型輸出的預測質量等級與輸入的樣本圖像相匹配；

將當前模型參數所對應的第一神經網絡模型作為所述質量評估模型。