[發明專利]影像數據評估方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011051897.2
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112151179A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 李陽;劉超然
• 申請（專利權）人: 上海聯影醫療科技股份有限公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G16H30/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明實施例公開了一種影像數據評估方法、裝置、設備及存儲介質。獲取醫學影像數據和醫學影像數據的分區定位圖像，將所述醫學影像數據和所述分區定位圖像輸入至預先訓練的影像數據評估模型，確定所述醫學影像數據的評分結果。解決了現有技術中需要大量人工參與且生成無效特征的問題。可以自動對醫學影像數據進行特征提取，通過預先訓練的影像數據評估模型，可以自動挖掘醫學影像數據和分區定位圖像的有效特征，無需人工參與。并且，將醫學影像數據和分區定位圖像結合確定評分結果，可以提高評分結果確定因子的維度，有利于得到可靠的評分結果。

技術領域

本發明實施例涉及數據處理技術，尤其涉及一種影像數據評估方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在臨床應用中，為了統一病人之間的病情情況，往往會制定一種評分系統，來給病人進行評級。比如基于MR多模態影像的前列腺PI-RADS評分，基于CT或者MR影像的缺血性卒中病人的ASPECT評分。

目前，臨床醫生往往直接通過個人經驗通過對影像數據進行評估或者通過自動評分系統進行評估。通過個人經驗評估的弊端是，不同醫生經驗不同以及資歷不同，評估結果存在很大的差異；通過影像數據自動評分系統對影像數據進行評估時，先對影像數據進行分區定位，然后對每一個定位區域通過人工方式提取特征，進行特征分析后送入學習網絡中，比如將特征分析結果送人隨機森林，通過隨機森林將特征分析結果轉換為分類任務，從而獲取最終的評估結果。

但是，上述評估方式需要大量人工參與，費時費力，且大量特征為無效特征，容易對影像數據的評估產生干擾。

發明內容

本發明實施例提供了一種影像數據評估、裝置、設備及存儲介質，以實現對影像數據自動評估，提高評估效率和效果。

第一方面，本發明實施例提供了一種影像數據評估方法，包括：

獲取醫學影像數據和所述醫學影像數據的分區定位圖像；

將所述醫學影像數據和所述分區定位圖像輸入至預先訓練的影像數據評估模型，確定所述醫學影像數據的評分結果，其中，所述影像數據評估模型根據標準影像數據、標準分區定位圖像以及標準評分訓練得到。

第二方面，本發明實施例還提供了一種影像數據評估裝置，包括：

信息獲取模塊，用于獲取醫學影像數據和所述醫學影像數據的分區定位圖像；

評分結果確定模塊，用于將所述醫學影像數據和所述分區定位圖像輸入至預先訓練的影像數據評估模型，確定所述醫學影像數據的評分結果，其中，所述影像數據評估模型根據標準影像數據、標準分區定位圖像以及標準評分訓練得到。

第三方面，本發明實施例還提供了一種影像數據評估設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如第一方面中任一項所述的影像數據評估方法。

第四方面，本發明實施例還提供了一種包含計算機可執行指令的存儲介質，所述計算機可執行指令在由計算機處理器執行時實現如第一方面中任一項所述的影像數據評估方法。

本實施例提供的技術方案，獲取醫學影像數據和醫學影像數據的分區定位圖像，將所述醫學影像數據和所述分區定位圖像輸入至預先訓練的影像數據評估模型，確定所述醫學影像數據的評分結果。解決了現有技術中需要大量人工參與且生成無效特征的問題。可以自動對醫學影像數據進行特征提取，通過預先訓練的影像數據評估模型，可以自動挖掘醫學影像數據和分區定位圖像的有效特征，無需人工參與。并且，將醫學影像數據和分區定位圖像結合確定評分結果，可以提高評分結果確定因子的維度，有利于得到可靠的評分結果。

附圖說明

圖1為本發明實施例一提供的一種影像數據評估方法的流程示意圖；