[發明專利]基于人工智能的腦卒中診斷裝置及方法

有效

• 申請號: 202010788109.1
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN111904449B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 金到炫;宋洙和;鄭秀玟;李真守;李圣濬
• 申請（專利權）人: 和人人工知能科技有限公司
• 主分類號: A61B6/03
• 分類號: A61B6/03;G06K9/32;G06T3/60;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/38
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 周宏志;盧英日

1.一種基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，

包括：

影像獲取部，用于獲取與至少一名患者的大腦相關的平掃電子計算機斷層掃描影像；

預處理部，對上述平掃電子計算機斷層掃描影像進行預處理，以預處理的上述影像為基礎，判斷上述至少一名患者是否處于非出血狀態或出血狀態；

影像處理部，對預處理的上述影像進行歸一化，通過利用預設的標準掩模模板劃分并提取關注區域；以及

判斷部，通過利用劃分并提取的上述關注區域來判斷上述至少一名患者的腦大血管是否存在異常，

在上述至少一名患者的腦大血管中存在異常的情況下，

上述判斷部通過利用劃分并提取的上述關注區域來推定上述至少一名患者的Alberta卒中項目早期電子計算機斷層掃描評分，

僅在所推定的上述Alberta卒中項目早期電子計算機斷層掃描評分為預定數值以上的情況下，將上述至少一名患者辨別為能夠適用機械血栓切除術的患者。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，上述預處理部包括：

噪聲濾波部，從上述平掃電子計算機斷層掃描影像去除噪聲；

配準部，執行共同配準，上述共同配準用于對去除噪聲的上述平掃電子計算機斷層掃描影像中存在的對象中或多個對象之間的多個圖像進行空間對準；

顱骨剝離部，執行顱骨剝離，上述顱骨剝離用于從執行共同配準的上述電子計算機斷層掃描影像中去除上述至少一名患者的非大腦結構的部分；以及

出血分類部，通過利用執行顱骨剝離的上述電子計算機斷層掃描影像來判斷上述至少一名患者是否處于非出血狀態或出血狀態。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，在上述平掃電子計算機斷層掃描影像為機架傾斜拍攝的影像的情況下，上述噪聲濾波部執行傾斜校正功能，上述傾斜校正功能利用一同存儲于原始的上述平掃電子計算機斷層掃描影像的機架傾斜標頭信息，并通過重采樣動作恢復上述傾斜引起的誤差。

4.根據權利要求2所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，當拍攝上述平掃電子計算機斷層掃描影像時，上述配準部對通過上述至少一名患者的移動引起的傾斜及大腦形狀差異中的至少一種導致的上述平掃電子計算機斷層掃描影像中存在的對象中或多個對象之間的多個圖像進行空間對準。

5.根據權利要求2所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，上述顱骨剝離部以與大腦組織相比亨氏單位值相對高的顱骨為基準，從上述電子計算機斷層掃描影像中去除非大腦結構的部分。

6.根據權利要求2所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，

上述出血分類部以學習出血相關病例的人工智能模型為基礎，通過利用顱骨剝離的上述電子計算機斷層掃描影像來判斷上述至少一名患者是否處于非出血狀態或出血狀態，

上述出血分類部的人工智能模型通過使用上述至少一名患者的平掃電子計算機斷層掃描數據來學習。

7.根據權利要求6所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，上述出血分類部利用顱骨剝離的上述電子計算機斷層掃描影像中的實質內信息、腦室內信息、蛛網膜下信息、硬膜下信息及硬膜外信息中的至少一種來使上述人工智能模型學習上述出血相關病例。

8.根據權利要求6所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，上述出血分類部構成卷積神經網絡以從上述至少一名患者的平掃電子計算機斷層掃描數據中提取與各個數據切片有關的特征圖，并在長短期記憶神經網絡依次適用并合成所提取的多個特征圖來構建上述人工智能模型。

9.根據權利要求2所述的基于人工智能的腦卒中診斷裝置，其特征在于，上述出血分類部在顱骨剝離的上述電子計算機斷層掃描影像中的預定區域存在異常特定因素的情況下，與出血分類形態無關地判斷為上述至少一名患者處于出血狀態。