[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

本發明提供一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法，涉及圖像處理技術領域，包括以下步驟：S1：建立機器學習模型；S2：輸入CT影像進行處理；S3：生成3D病灶數據，計算新冠肺炎量化因子；S4：判斷量化因子打分是否高于臨界閾值；若是則為新冠患者，并執行S5；反之則病人沒有患新冠肺炎；S5：重復執行S2至S4，累計病人多次CT圖像量化因子之后，獲取病人病情趨勢。本發明一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法簡單方便，將CT影像生成3D的病灶數據，通過對病灶進行計算和量化進行打分，醫生可以直觀的觀測到病灶位置、大小和變化等信息，可以有效地判斷病人是否患新冠肺炎，并可以進一步判斷新冠病人的病情趨勢制。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，

尤其是，本發明涉及一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法。

背景技術

新冠肺炎病毒具有傳播性強、潛伏期長，而且在CT影像上的表現，與其他普通病毒性肺炎表現非常相似，人群的新冠病毒篩查壓力大，所以有效快速的篩查技術非常有必要。

現有的用于新型冠狀病毒的目標檢測方法通常是基于二維圖像進行的，因此，在醫學圖像領域進行的目標檢測采用的輸入一般是三維CT圖像的二維切片，在二維切片上對目標(病灶區域)進行檢測。這導致檢測過程中只利用到了病灶區域的二維特征，其三維結構信息沒有得到充分利用，使得漏檢和錯檢的情況時有發生，從而不能保證檢查的檢出率、真陽率和準確率。

例如中國專利發明專利CN111462100A提供一種基于新型冠狀病毒肺炎CT檢測的檢測設備及其使用方法，包括：分割模塊獲取目標對象肺部預處理后的CT圖像，并將預處理后的CT圖像輸入到病灶分割網絡中，獲取所有病灶；概率模塊將預設數值個病灶輸入到新型冠狀病毒肺炎診斷網絡中，獲取目標對象感染新型冠狀病毒肺炎的概率；輸出模塊輸出目標對象感染新型冠狀病毒肺炎的概率。該申請首先利用分割模塊中病灶分割網絡對目標對象進行病灶分割，然后概率模塊根據每個病灶為新型冠狀病毒病灶的概率，判斷該目標對象患有新型冠狀病毒肺炎的概率，并將該概率輸出，以供醫護人員進行參考，可以有效幫助放射技師對新冠肺炎的診斷，優化診斷流程，節約醫療資源。

但是上述方法依然存在以下缺點：依然采用二維CT圖像進行辨識，對于病灶的數據處理不合理，導致病灶的分析不夠全面，醫生無法直觀的觀察病灶位置、大小和變化等信息，無法準確有效地判斷是否為新冠肺炎，更無法判斷新冠病人的病情趨勢。

因此為了解決上述問題，設計一種合理的基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法對我們來說是很有必要的。

發明內容

本發明的目的在于提供一種簡單方便，將CT影像生成3D的病灶數據，通過對病灶進行計算和量化進行打分，醫生可以直觀的觀測到病灶位置、大小和變化等信息，可以準確有效地判斷病人是否患新冠肺炎，并可以進一步判斷新冠病人的病情趨勢的基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案得以實現的：

一種基于CT影像的新冠肺炎量化分析方法，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；

S3：生成3D病灶數據，計算新冠肺炎量化因子；

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。

作為本發明的優選，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。