[發明專利]一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型及圖像處理方法

在審

• 申請號: 202010522445.1
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111739635A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 胡娜;呂粟;顧實;張天威
• 申請（專利權）人: 四川大學華西醫院;電子科技大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/50;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 陳炳萍

本發明公開了一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型及圖像處理方法，涉及醫學圖像處理技術領域，其技術方案要點是：該模型為生成對抗網絡模型，包括為生成器G的第一三維卷積神經網絡和為判別器D的第二三維卷積神經網絡，生成器G用于完成圖像到圖像，判別器D用于判斷輸入圖像真假。該模型能學習從普通計算機斷層掃描(NECT)圖像到T2加權液體衰減反轉恢復(FLAIR)磁共振圖像的轉化關系，利用學習及訓練好的該生成對抗網絡模型，能使醫生在診斷過卒中的過程中，僅需通過掃描腦部NECT圖像，便可利用該模型生成FLAIR圖像來輔助快速診斷卒中，提高急診篩查卒中的效率，克服目前NECT圖像敏感性不高且磁共振MRI圖像難以及時獲取的臨床困境。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理技術領域，具體為一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型及圖像處理方法。

背景技術

急性缺血性卒中(俗稱“中風”)作為最常見的腦血管病之一，是全球疾病負擔的重要組成部分，給患者、家庭及社會帶來了沉重負擔和巨大消耗。對急性缺血性卒中患者的腦評估既需要即時性，又需要敏感性。目前國內外的急診臨床實踐中通常采用普通計算機斷層掃描(Non-enhanced CT，NECT)作為一線評估方法。然而，NECT評估高度依賴急診人員的個人經驗，顯示早期較小的缺血梗死灶的敏感性較差，易導致圖像判讀時間延長、誤診或漏診的情況發生，從而嚴重影響對卒中患者的及時干預。

磁共振成像(Magnetic resonance imaging，MRI)在檢測細小和早期腦缺血性變化方面具有優勢，尤其是T2加權液體衰減反轉恢復(Fluid-attenuation inversionrecovery，FLAIR)圖像能顯示癥狀發作后3-6小時的梗死灶，但是MRI普及率低、價格昂貴、圖像采集速度較慢，在真實急診環境下使用受限，僅作為少數嚴苛適應癥下的補充檢查方法。

上述困境長期困擾著國內外卒中醫療界，即卒中早期影像評估的主要矛盾是NECT迅速但不敏感，MRI敏感但緩慢。利用CT和MRI的優點并整合到急診實踐中，兼顧即時性和敏感性，將有助于提高卒中的診療效率，優化卒中干預流程，造福廣大患者及家庭，減輕社會負擔。因此，本發明旨在設計一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型及圖像處理方法，以解決上述問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型及圖像處理方法，能夠使該生成對抗網絡模型學習從NECT圖像到FLAIR圖像的轉化關系，利用學習及訓練好的該生成對抗網絡模型，能夠使醫生在診斷卒中的過程中，只需要通過掃描腦部NECT圖像，便可利用模型生成FLAIR圖像來輔助快速診斷卒中，從而提高急診篩查卒中的效率，克服現有技術中NECT圖像敏感性不高且MRI圖像難以及時獲取的臨床困境。

本發明的上述技術目的是通過以下技術方案得以實現的：一種用于急性缺血性卒中的診斷輔助模型，包括生成對抗網絡模型，所述生成對抗網絡模型包括第一三維卷積神經網絡和第二三維卷積神經網絡，所述第一三維卷積神經網絡為用于完成圖像到圖像的轉化的生成器G，所述第二三維卷積神經網絡為用于判斷輸入圖像真假的判別器D；所述生成器G包括用于下采樣的第一三維卷積層、殘缺塊和用于上采樣的三維轉置卷積層，所述判別器D包括第二三維卷積層和輸出層。

通過采用上述技術方案，該用于卒中的診斷輔助模型的為基于三維卷積神經網絡的生成對抗網絡模型，且該生成對抗網絡模型中的第一三維卷積神經網絡作為生成器G，能夠完成圖像到圖像的轉化；該生成對抗網絡模型中的第二三維卷積神經網絡作為判別器D，能夠判斷輸入第二三維卷積神經網絡中的圖像的真假；通過由兩個用于下采樣的第一三維卷積層、殘缺塊和用于上采樣的三維轉置卷積層構成的生成器G和判別器D，能夠使該生成對抗網絡模型學習從NECT圖像到FLAIR圖像的轉化關系，利用學習及訓練好的該生成對抗網絡模型，能夠使醫生在診斷卒中的過程中，只需要通過掃描腦部NECT圖像，便可利用模型生成FLAIR圖像來輔助快速診斷卒中，從而提高急診篩查卒中的效率，克服現有技術中NECT圖像敏感性不高且MRI圖像難以及時獲取的臨床困境。