[發明專利]MRI嗅球體積檢測方法、計算機裝置、計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010957930.1
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112215797A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 王朝暉;劉高林;劉森
• 申請（專利權）人: 嗅元（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/62;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 曹玲柱

本發明提供了一種基于深度神經網絡的MRI嗅球體積檢測方法、計算機裝置、計算機可讀存儲介質。該MRI嗅球體積檢測方法包括：步驟A，獲取一系列的包括嗅球目標的冠狀面MRI影像；步驟B，將每一張的冠狀面MRI影像輸入經過訓練的深度神經網絡，對其中的嗅球組織進行標注，得到掩碼圖像；以及步驟C，對于一系列的標注嗅球組織后的掩碼圖像，結合MRI掃描的縮放比例和間隔厚度計算嗅球體積。本發明利用深度神經網絡來實現MRI嗅球體積的自動化檢測，節省了人工，提高了效率，同時比人工更為穩定、通用性更好，更為客觀和一致。

技術領域

本發明涉及信息處理行業影像識別技術領域，尤其涉及一種基于深度神經網絡的磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，簡稱MRI)嗅球體積檢測方法、計算機裝置、計算機可讀存儲介質。

背景技術

嗅覺功能作為人類五大基礎感覺之一，在人類的生產生活中起著極其重要的作用。嗅球是嗅覺系統的信息中轉站，是嗅覺系統的重要組成部分，其位于篩板上方的前顱底，呈橢圓形，并通過與條索狀的嗅束與嗅覺高級中樞及其他腦區相聯系。

既往多項研究已證實嗅覺系統的可塑性，作為嗅覺系統的重要組成部分，嗅球形態、大小也會受到多種因素如病毒感染、炎癥、外傷等的影響出現相應改變。嗅球體積除了與嗅覺功能有著高度的相關性外，近年來多項研究還證實了嗅覺障礙與神經退行性疾病、情感障礙和精神疾病的相關性。嗅覺功能的變化作為阿爾茲海默病(Alzheimer disease，簡稱AD)的早期診斷指標，在歐洲已經被廣泛接受。

嗅球體積這一指標在耳鼻喉以及神經科學領域的應用越來越廣泛。隨著醫學影像學的發展，嗅覺系統影像最近幾十年也有了長足進步。在嗅覺系統影像中嗅球因其易被分辨和測量，嗅球體積已被廣泛用作客觀嗅覺功能及嗅覺系統狀態的指標。因此嗅球體積測量是目前及未來臨床及科研工作中極其重要的內容。

在實現本發明的過程中，申請人發現傳統的MRI嗅球體積檢測方法均是通過人工標注和計算，需要勾畫人員有豐富的醫學及影像學背景。這帶來兩個問題：①人工標注操作精細復雜，操作時間較長；②標注有一定主觀性，學習成本高且一致性差，最終標注結果的穩定性不高。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明以期至少部分地解決以上技術問題中的至少之一。

(二)技術方案

為了實現如上目的，本發明提供了一種MRI嗅球體積檢測方法。該MRI嗅球體積檢測方法包括：步驟A，獲取一系列的包括嗅球目標的冠狀面MRI影像；步驟B，將每一張的冠狀面MRI影像輸入經過訓練的深度神經網絡，對其中的嗅球組織進行標注，得到掩碼圖像；以及步驟C，對于一系列的標注嗅球組織后的掩碼圖像，結合MRI掃描的縮放比例和間隔厚度計算嗅球體積。

為了實現如上目的，本發明還提供了一種計算機裝置。該計算機裝置包括：存儲器；以及處理器，電性耦接至所述存儲器，其被配置為基于存儲在所述存儲器中的指令，執行如上所述的MRI嗅球體積檢測方法。

為了實現如上目的，本發明又提供了一種計算機可讀存儲介質。該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機指令，所述指令被處理器執行時執行如上所述的MRI嗅球體積檢測方法。

(三)有益效果

從上述技術方案可知，本發明至少具有以下有益效果其中之一：

(1)利用深度神經網絡來實現MRI嗅球體積的自動化檢測，節省了人工，提高了效率，同時比人工更為穩定、通用性更好，更為客觀和一致。

(2)基于端到端的深度學習框架，廣泛支持開箱即用的、低門檻的高效顯卡加速運算。

(3)中心裁剪的步驟使得占用顯存低、運算速度快，平均標注一張圖片的時間在一秒之內，大大減少了患者等待結果的時間。