[發明專利]一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法

有效

• 申請號: 202010964038.6
• 申請日: 2020-09-15
• 公開（公告）號: CN112037218B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 姚明;孫延豹;陳文宇;朱震宇;李紅文;韓秀萍;吳凡
• 申請（專利權）人: 嘉興市第一醫院;浙江清華長三角研究院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/181;G06T7/62;G06F16/51;G06N20/00;G16H30/20;G16H50/20
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 楊學強

1.一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：建立機器學習模型；

S2：向機器學習模型中輸入病人的CT影像進行處理，將CT影像以DCM文件輸入，轉換為jpg格式，再將jpg格式的CT圖像輸入機器學習模型，模型對每張CT圖像輸出為一個類型為json的文件；

S3：生成3D病灶數據，計算新冠肺炎量化因子，將CT圖像處理獲得的json文件，轉化為3D的病灶信息；json文件轉化為3D的病灶信息的方法為：設定上下層CT有重疊的病灶為同一病灶，或者設置間隔N層有重疊的病灶為同一病灶，獲得某次CT掃描的所有DCM文件，根據層厚進行分類，選取最薄的層作為生成3D病灶數據的DCM選用文件；新冠肺炎量化因子的指標包括：病灶數量、最大病灶長徑、病灶密度、病灶邊界、病灶邊緣距離胸膜距離以及最大3個病灶的形態；其中：

病灶邊界獲取方式為：先將CT圖像處理獲得病灶等高線；對每個邊緣點檢測；判斷邊緣點是否有相鄰等高線，若有則邊界清晰；反之則邊界不清晰；最后對每一個病灶邊緣點進行清晰模糊測試，以輸出準確的邊界清晰指標，獲取量化分數；

病灶的形態獲取方式為：先將CT圖像處理獲得病灶等高線；對每個邊緣點檢測；判斷邊緣點是否有相鄰等高線，若有則為規則病灶根據病灶最長徑畫圓，計算病灶和圓的相識度；反之則病灶不規則；最后統計病灶形態，獲取量化分數；

S4：判斷新冠肺炎量化因子打分是否高于臨界閾值；若是則病人為新冠肺炎患者，并執行步驟S5；反之則病人沒有患新冠肺炎；

S5：重復執行步驟S2至S4，累計病人多次的CT圖像的量化因子之后，根據量化因子獲取病人病情趨勢。

2.根據權利要求1所述的一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法，其特征在于：

執行步驟S1時，建立CT影像數據庫，通過ROI Align采用保持預選框邊界點為浮點數，在池化時選用雙線性內插的方法進行建立機器學習模型。

3.根據權利要求1所述的一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法，其特征在于：

執行步驟S2時，進行處理之后的json的文件內容包括CT用Base64編碼后的圖像、CT的DCM路徑、CT圖像的寬度、CT圖像的高度、每個物體的預測標簽、預測物體的輪廓點，預測物體的輪廓類型。

4.根據權利要求1所述的一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法，其特征在于：

執行步驟S4時，新冠肺炎量化因子的各個指標的量化分數進行相加獲得新冠肺炎量化因子打分之和，然后判斷新冠肺炎量化因子打分之和是否高于臨界閾值。