[發明專利]漏斗胸Haller指數測量方法、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010860272.4
• 申請日: 2020-08-25
• 公開（公告）號: CN111739023B
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 謝松縣;彭立宏;鄧喜成
• 申請（專利權）人: 湖南數定智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/73;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 周達

本發明提出一種漏斗胸Haller指數測量方法、電子設備及存儲介質，包括：獲取大量漏斗胸患者胸骨橫切面的CT影像，構建訓練數據集；基于卷積神經網絡U?Net構建胸骨輪廓分割模型，采用訓練數據集對胸骨輪廓分割模型進行訓練，直到模型收斂，得到訓練好的胸骨輪廓分割模型；對于患者所有待處理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并輸入到訓練好胸骨輪廓分割模型，分割出其對應的胸骨輪廓圖，找出胸骨輪廓圖中Haller指數的四個關鍵點，計算得到Haller指數。本發明可自動計算并輸出漏斗胸Haller指數，提高漏斗胸自動診斷準確率及診斷效率，為計算機輔助個性化漏斗胸診療技術奠定基礎。

技術領域

本發明涉及醫學影像處理和深度學習領域，尤其涉及一種漏斗胸Haller指數測量方法。

背景技術

漏斗胸是臨床常見的兒童先天性胸壁畸形，癥狀表現為部分胸骨及與其相連的第3～7根肋軟骨向脊柱方向呈現漏斗狀。Haller指數利用胸部CT確定漏斗胸的嚴重程度，是診斷漏斗胸嚴重程度的常用方法。利用Haller指數診斷時，需要對患者的CT影像進行測量，計算胸骨凹陷處至脊椎骨皮質前緣的距離，正常人平均指數為2.52，小于3.2為輕度患者，3.2至3.5之間為中度患者，大于3.5為重度患者。

目前常用的漏斗胸Haller指數測量方法，由于測量在內胸廓上進行，在一定程度上不能準確表征漏斗胸患者胸廓外形特征，而且傳統人工測量的方式需要從患者的CT影像中篩選出最凹陷的部位，并進行手動畫輔助線，會出現因測量人員不同導致的主觀差異，且診斷效率低下。

發明內容

針對目前測量方法存在的非自動化、非標準化、效率低下等問題，本發明提出了一種漏斗胸Haller指數測量方法、電子設備及存儲介質。

為實現上述技術目的，本發明采用的具體技術方案如下：

漏斗胸Haller指數測量方法，包括：

S1. 獲取大量漏斗胸患者胸骨橫切面的CT影像，構建訓練數據集。

S2. 構建卷積神經網絡U-Net模型，采用訓練數據集對卷積神經網絡U-Net模型進行訓練，直到模型收斂，得到訓練好的胸骨輪廓分割模型。

S3. 對于任一患者的所有待處理的胸部CT影像，找出其中胸骨凹陷程度最大的胸部CT影像并輸入到訓練好胸骨輪廓分割模型，分割出其對應的胸骨輪廓圖，找出胸骨輪廓圖中Haller指數的四個關鍵點，計算得到Haller指數。

優選地，本發明的S1中，收集大量漏斗胸患者胸部CT影像構成漏斗胸患者胸部CT影像集，對漏斗胸患者胸部CT影像集中的各漏斗胸患者胸部CT影像進行人工標注，標記出各漏斗胸患者胸部CT影像中內胸輪廓、胸骨輪廓的界限范圍，從漏斗胸患者胸部CT影像集中篩選出其中的胸骨橫切面的CT影像，對篩選出的所有胸骨橫切面的CT影像進行數據增強、歸一化處理、二值化處理后將所有圖像調整為統一大小，得到訓練數據集。

優選地，本發明S1中，所述數據增強的方法是：通過W/L調窗算法將胸骨橫切面的CT影像轉為灰度圖。

然后將圖像邊緣部分設置為0，同時根據斜率和截距計算Hu值，計算公式如下：

其中，Hu表示灰度值，X表示輸入的胸骨橫切面的CT影像，Slope表示斜率，Intercept表示截距。

將圖像的窗寬值和窗位值分別設置為360Hu和60Hu，圖片分辨率設置為512像素*512像素后，使用帶通濾波器對胸骨橫切面的灰度圖進行去噪即可。