[發明專利]基于椎骨影像的信息處理方法及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010759947.6
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111881910A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 石磊;程根;史晶
• 申請（專利權）人: 杭州依圖醫療技術有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32
• 代理公司: 北京金信知識產權代理有限公司 11225
• 代理人: 喻嶸

本公開涉及基于椎骨影像的信息處理方法，包括：識別椎骨影像中的椎體松質骨區域，以及不同于椎體松質骨的其他區域；獲取所述椎體松質骨區域的第一影像參數，以及各所述其他區域的影像參數；基于所述第一影像參數和各所述其他區域的影像參數，得到骨密度信息。計算機可讀存儲介質存儲的計算機可執行指令主要執行上述信息處理方法。通過本公開的各實施例能夠基于AI識別技術，精準進行內校準椎骨內松質骨的影像分析。

技術領域

本公開涉及智能化輔助醫學診斷信息技術領域，具體涉及一種基于椎骨影像的信息處理方法及計算機可讀存儲介質。

背景技術

骨質疏松為常見骨代謝疾病，骨密度為骨質疏松的重要指征。低劑量胸部CT也滿足評估骨密度需求。現有技術中的定量CT(QCT)測量要求人工手動選擇CT圖像中的待測量感興趣區域(ROI區域)，還要同時掃描參考體模，因此整個測量QCT的過程非常繁瑣。

發明內容

本公開意圖提供一種基于椎骨影像的信息處理方法及計算機可讀存儲介質，能夠基于人工智能(AI)識別技術，精準進行內校準椎骨內松質骨的影像分析。

根據本公開的方案之一，提供一種基于椎骨影像的信息處理方法，包括：

識別椎骨影像中的椎體松質骨區域，以及不同于椎體松質骨的其他區域；。

獲取所述椎體松質骨區域的第一影像參數，以及各所述其他區域的影像參數；

基于所述第一影像參數和各所述其他區域的影像參數，得到骨密度信息。

在一些實施例中，其中，識別不同于椎體松質骨的其他區域，包括：識別相鄰于椎體松質骨區域的其他區域，所述其他區域分別包含不同組織。

在一些實施例中，其中，

識別相鄰于椎體松質骨區域的其他區域，包括：識別相鄰于椎體松質骨區域的肌肉組織區域和脂肪組織區域；

獲取各所述其他區域的影像參數，包括：獲取肌肉組織區域的第二影像參數和脂肪組織區域的第三影像參數。

在一些實施例中，其中，識別椎骨影像中的椎體松質骨區域，以及相鄰于椎體松質骨區域的肌肉組織區域和脂肪組織區域，包括：

通過AI方式確定椎骨影像的至少一橫斷面影像；

基于深度學習模型，通過AI方式界定所述橫斷面影像中椎體松質骨區域，以及相鄰于椎體松質骨區域的肌肉組織區域和脂肪組織區域。

在一些實施例中，其中，所述深度學習模型的構建方式，包括：

獲取大樣本椎骨影像；

至少根據椎骨生理參數標注大樣本椎骨影像，形成關于椎體松質骨區域以及相鄰于椎體松質骨區域的肌肉組織區域和脂肪組織區域的樣本集；

構建深度學習模型。

在一些實施例中，其中，基于深度學習模型，通過AI方式界定所述橫斷面影像中椎體松質骨區域，以及相鄰于椎體松質骨區域的肌肉組織區域和脂肪組織區域，包括：

基于所述樣本集，通過AI方式識別所述椎骨生理參數對應的生理位置；

通過幾何形狀分別界定出椎體松質骨區域，以及肌肉組織區域和脂肪組織區域。

在一些實施例中，其中，所述椎骨生理參數包括：椎骨體橫徑、椎骨體前緣、棘突的凸起水平線。

在一些實施例中，其中，所述椎骨影像為CT影像；

所述獲取所述椎體松質骨區域的第一影像參數，以及各所述其他區域的影像參數，包括：

基于提取的所述椎體松質骨區域內的CT值，確定第一CT值；