[發明專利]一種人體頸椎醫學圖像處理系統

有效

• 申請號: 202011337354.7
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112349392B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 田帥;袁慧書;歐陽漢強;郎寧;姜亮;王春杰;曹益琿;杜威;王立媛
• 申請（專利權）人: 北京大學第三醫院（北京大學第三臨床醫學院）;上海杏脈信息科技有限公司
• 主分類號: G16H30/40
• 分類號: G16H30/40;G06T11/20;G06T7/11;G06N3/08
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 張可

1.一種人體頸椎醫學圖像處理系統，其特征在于，所述的人體頸椎醫學圖像處理系統包括標注模塊、頸椎曲度評估模塊、頸椎順列評估模塊、椎間隙高度評估模塊、椎間盤分割模塊、椎間盤突出評估模塊和輸出報告模塊；所述的標注模塊用于在人體頸椎醫學圖像上自動標注或手動標注椎體四邊形；所述的頸椎曲度評估模塊用于根據C_2-7Cobb角的數值評估頸椎曲度，若C_2-7Cobb角的數值不在正常范圍內，所述的頸椎曲度評估模塊向用戶給出提示；所述的頸椎順列評估模塊用于將C₂至C₇椎體后緣上下兩點之間的連線作為該椎體的后緣連線，通過相鄰兩椎體的后緣連線是否出現位移而判定頸椎順列是否不良；所述的椎間隙高度評估模塊用于計算上位椎體下緣中點與下位椎體上緣中點連線之間的距離，并將計算得到的距離的數值定義為椎間隙的高度；所述的椎間盤分割模塊用于訓練圖像分割神經網絡模型，從而分割得到圖像中的椎間盤；所述的椎間盤突出評估模塊用于針對C₂至C₇椎體中的各個椎體，對相鄰兩個椎體的上一椎體后緣下角特征點與下一椎體的后緣上角特征點之間連線并作為第三連線，判斷該第三連線是否與該相鄰兩個椎體之間的椎間盤存在交點，如果存在交點，則評估為該椎間盤突出，對用戶給出提示；所述的輸出報告模塊用于將所述頸椎曲度評估模塊、頸椎順列評估模塊、椎間隙高度評估模塊和椎間盤突出評估模塊的評估結果提供給醫生，允許醫生進行編輯修改；醫生修改后或確認后，所述的輸出報告模塊用于將上述的評估結果輸出報告；

采用在線訓練的方式，以醫生手動標注的圖像作為訓練數據來訓練一個神經網絡模型，利用該神經網絡模型進行自動標注；

所述的在線訓練的方式包括以下步驟：

第一、搭建一個初始的深度學習神經網絡模型；

第二、將醫生手動標注了椎體四邊形或標注了四個特征點的圖像作為訓練數據，將訓練數據發送給神經網絡模型進行訓練；

第三、經過若干數量的數據訓練，該神經網絡模型即能夠用于對頸椎圖像標注椎體四邊形或標注四個特征點；

第四、允許醫生對所述神經網絡模型的標注結果進行調整修改，修改過的標注結果仍然能夠作為訓練數據用于訓練；

第五、經過不斷地迭代訓練，逐漸提高所述神經網絡模型標注的準確度；

所述的椎間盤分割模塊訓練圖像分割神經網絡模型的訓練方法包括以下步驟：

a)搭建一個初始的卷積神經網絡模型；

b)獲得若干數量的椎間盤分割訓練數據，該椎間盤分割訓練數據包括若干數量的頸椎醫學圖像，每幅圖像都由有經驗的醫生對圖像人工標注了椎間盤區域；

c)使用椎間盤分割訓練數據對初始的卷積神經網絡模型進行訓練，獲得訓練后的神經網絡模型；

d)對訓練后的神經網絡模型進行測試，測試數據是若干數量的頸椎醫學測試圖像，由訓練后的神經網絡模型對該頸椎醫學測試圖像進行標注椎間盤區域，由專業的醫生判斷訓練后的神經網絡模型對頸椎醫學測試圖像的標注是否準確；如果準確率滿足要求，訓練后的神經網絡模型即能夠用于椎間盤分割。

2.根據權利要求1所述的人體頸椎醫學圖像處理系統，其特征在于，所述的椎體四邊形是對C₂至C₇各個頸椎骨的椎體部分標注的4個特征點連線構成的四邊形，一個椎體的4個特征點分別是矢狀面頸椎圖像上椎體四邊形的四個角。

3.根據權利要求1所述的人體頸椎醫學圖像處理系統，其特征在于，所述的自動標注是通過軟件AI智能標注，并允許用戶通過手動調整特征點位置來改變椎體四邊形。

4.根據權利要求1所述的人體頸椎醫學圖像處理系統，其特征在于，所述的手動標注是由標注模塊提供交互界面，由醫生在該交互界面上手動選取頸椎骨的特征點。

5.根據權利要求1所述的人體頸椎醫學圖像處理系統，其特征在于，所述的人體頸椎醫學圖像處理系統還包括cobb角工具，該cobb角工具用于測量頸椎的彎曲程度。