[發明專利]柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償方法及裝置

有效

• 申請號: 202011556589.5
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112489046B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 戚雨霽;王明陽;隋廣玉;梁湞
• 申請（專利權）人: 上海深博醫療器械有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T17/00;G16H30/40;G16H50/50;A61B8/08;A61B8/00
• 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

1.一種柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償方法，其特征在于，包括：

獲取柔性掃描的原始掃描圖像，根據所述原始掃描圖像換算得到掃描行程長度；

獲取預設的補償算法，并通過所述補償算法獲取對應的補償算法參數，并根據所述掃描行程長度和所述參數建立對應的補償數學模型，所述補償算法為掃描時探頭路徑對應的結構所對應的算法，所述參數為探頭路徑對應的結構的關聯參數；

根據所述補償數學模型，通過所述掃描行程長度計算得到所述補償算法參數的對應參數值；

檢測所述原始掃描圖像中存在的病灶，并對所述病灶進行人工智能輔助測量，得到所述病灶對應的體積測量初始值；

根據所述補償算法參數的對應參數值對所述體積測量初始值進行補償，輸出補償后的最終體積值；

所述根據所述原始掃描圖像換算得到掃描行程長度，包括：

統計所述原始掃描圖像的圖像幀數，并獲取所述圖像幀數中固定幀間距，對所述固定幀間距進行換算，得到所述掃描行程長度。

2.根據權利要求1所述的柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償方法，其特征在于，所述對病灶進行人工智能輔助測量，得到所述病灶對應的體積測量初始值，包括：

獲取分割模型，通過所述分割模型得到所述病灶的切面分割結果；

根據所述切面分割結果測量得到所述病灶的長短軸數值；

獲取預設的計算公式，結合所述長短軸數值計算得到所述體積測量初始值。

3.根據權利要求1所述的柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償方法，其特征在于，所述根據所述補償算法參數的對應參數值對所述體積測量初始值進行補償，包括：

獲取所述病灶在所述原始掃描圖像對應的矢狀面上的坐標位置；

建立與所述病灶的病灶模型，并根據所述病灶模型和所述體積測量初始值計算得到對應的坐標參數；

并通過所述補償算法參數的對應參數值對所述坐標參數進行替換；

通過替換后的坐標參數，結合預設的體積計算公式，計算得到所述最終體積值。

4.根據權利要求3所述的柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償方法，其特征在于，所述方法，還包括：

所述通過所述補償算法參數的對應參數值對所述坐標參數進行替換時，將所述病灶模型對應的矩形矢狀面，通過所述補償算法參數的對應參數值的替換還原為梯形矢狀面。

5.根據權利要求1所述的柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償方法，其特征在于，所述檢測所述原始掃描圖像中存在的病灶之后，還包括：

通過數據對所述病灶對應的區域進行標注，并在所述標注對應的數據量不足時對所述數據量進行擴增。

6.一種柔性掃描圖像的AI輔助測量體積補償裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取柔性掃描的原始掃描圖像，根據所述原始掃描圖像換算得到掃描行程長度；

第二獲取模塊，用于獲取預設的補償算法，并通過所述補償算法獲取對應的補償算法參數，并根據所述掃描行程長度和所述參數建立對應的補償數學模型，所述補償算法為掃描時探頭路徑對應的結構所對應的算法，所述參數為探頭路徑對應的結構的關聯參數；

計算模塊，用于根據所述補償數學模型，通過所述掃描行程長度計算得到所述補償算法參數的對應參數值；

檢測模塊，用于檢測所述原始掃描圖像中存在的病灶，并對所述病灶進行人工智能輔助測量，得到所述病灶對應的體積測量初始值；

補償模塊，用于根據所述補償算法參數的對應參數值對所述體積測量初始值進行補償，輸出補償后的最終體積值；

所述根據所述原始掃描圖像換算得到掃描行程長度，包括：

統計所述原始掃描圖像的圖像幀數，并獲取所述圖像幀數中固定幀間距，對所述固定幀間距進行換算，得到所述掃描行程長度。