[發明專利]脊柱核磁共振圖像的分析方法、裝置和計算機設備有效
| 申請號: | 202011344696.1 | 申請日: | 2020-11-25 |
| 公開(公告)號: | CN112465771B | 公開(公告)日: | 2023-07-25 |
| 發明(設計)人: | 吳海萍;張芮溟;王寧 | 申請(專利權)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06V10/774 |
| 代理公司: | 深圳市明日今典知識產權代理事務所(普通合伙) 44343 | 代理人: | 王杰輝;熊成龍 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 脊柱 核磁共振 圖像 分析 方法 裝置 計算機 設備 | ||
1.一種脊柱核磁共振圖像的分析方法,其特征在于,包括:
獲取當前用戶的脊柱核磁共振圖像;
分析所述脊柱核磁共振圖像對應的掃描方位;
調用與所述掃描方位相對應的區域提取框;
通過所述區域提取框提取所述脊柱核磁共振圖像中的待分析區域;
獲取所述待分析區域的中心像素點,輸入至預訓練的位置識別模型后經高斯濾波卷積得到高斯球;
根據所述高斯球確定所述待分析區域的位置信息;
所述掃描方位包括矢狀位的掃描,所述矢狀位對應第一提取框,所述待分析區域為各椎塊所對應區域,所述通過所述區域提取框提取所述脊柱核磁共振圖像中的待分析區域的步驟,包括:
獲取所述脊柱核磁共振圖像中的脊柱序列塊,在所述矢狀位狀態下的排布彎曲數據,其中,所述脊柱序列塊由椎塊和間盤塊交替排布組成;
根據所述排布彎曲數據實時調整所述第一提取框的角度;
當所述第一提取框的四周框平行于指定椎塊或指定間盤塊的外圍輪廓框且所述指定椎塊或指定間盤塊的外圍輪廓框包含于所述第一提取框的四周框內時,控制所述第一提取框提取所述指定椎塊的像素數據,其中,所述指定椎塊為脊柱序列塊中所有椎塊中的任一塊,所述指定間盤塊為脊柱序列塊中所有間盤塊中的任一塊;
將所述指定椎塊的像素數據,映射為所述待分析區域;
所述掃描方位包括橫斷面的掃描,所述橫斷面對應第二提取框,所述待分析區域為各間盤所對應區域,所述通過所述區域提取框提取所述脊柱核磁共振圖像中的待分析區域的步驟,包括:
當所述第二提取框的四周框平行于指定間盤軸掃面的外圍輪廓框且所述指定間盤軸掃面的外圍輪廓框包含于所述第一提取框的四周框內時,控制所述第二提取框提取所述指定間盤軸掃面的像素數據;
將所述指定間盤軸掃面的像素數據,映射為所述待分析區域。
2.根據權利要求1所述的脊柱核磁共振圖像的分析方法,其特征在于,所述根據所述高斯球確定所述待分析區域的位置信息的步驟,包括:
判斷所述高斯球是否與指定標準高斯球相同;
若相同,則將所述指定標準高斯球對應的位置標注數據作為所述待分析區域的位置信息。
3.根據權利要求2所述的脊柱核磁共振圖像的分析方法,其特征在于,所述根據所述高斯球確定所述待分析區域的位置信息的步驟之后,包括:
獲取所述矢狀位的掃描下得到的各所述間盤塊分別對應的第一位置信息,以及所述橫斷面的掃描下得到的各所述間盤塊分別對應的第二位置信息;
將所述第一位置信息和所述第二位置信息中攜帶相同間盤位置信息的圖像數據,組合為間盤征像識別數據;
將所述間盤征像識別數據,輸入間盤的征像識別模型中進行征像識別;
獲取所述間盤的征像識別模型輸出的間盤征像數據。
4.根據權利要求2所述的脊柱核磁共振圖像的分析方法,其特征在于,所述矢狀位的掃描包括T1矢狀位的掃描和T2矢狀位的掃描,所述根據所述高斯球確定所述待分析區域的位置信息的步驟之后,包括:
獲取所述T1矢狀位的掃描下得到的各所述椎塊分別對應的第三位置信息,以及所述T2矢狀位的掃描下得到的各所述椎塊分別對應的第四位置信息;
將所述第三位置信息和所述第四位置信息中攜帶相同椎塊位置信息的圖像數據,組合為椎塊征像識別數據;
將所述椎塊征像識別數據,輸入椎塊的征像識別模型中進行征像識別;
獲取所述椎塊的征像識別模型輸出的椎塊征像數據。
5.根據權利要求1所述的脊柱核磁共振圖像的分析方法,其特征在于,所述獲取所述待分析區域的中心像素點,輸入至預訓練的位置識別模型后經高斯濾波卷積得到的高斯球的步驟之前,包括:
獲取人工標準的脊柱位置數據,其中,所述脊柱位置數據包括脊柱椎塊的中心點位置數據和脊柱間盤的中心點位置數據;
將所述脊柱椎塊的中心點位置數據和脊柱間盤的中心點位置數據進行高斯濾波,得到各所述脊柱椎塊的中心點位置數據分別對應的第一標準高斯球,以及各所述脊柱間盤的中心點位置數據分別對應的第二標準高斯球;
將所有所述第一標準高斯球和所有所述第二標準高斯球形成訓練集;
在所述訓練集上訓練U型結構的深度學習模型,得到所述位置識別模型。
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