[發明專利]基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法及相關裝置

在審

• 申請號: 202011575803.1
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112617770A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 王碩;劉清源;徐鵬;吳俊;尹亮;姜朋軍;趙嬌
• 申請（專利權）人: 首都醫科大學附屬北京天壇醫院
• 主分類號: A61B5/02
• 分類號: A61B5/02;A61B5/00;G06T7/00;G06T7/10;G16H15/00;G16H50/30
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 李莎

本申請提供的基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法及相關裝置，方法包括：獲取待預測醫學影像；待預測醫學影像中至少包含動脈瘤的圖形信息；基于預設的特征分割模型對待預測醫學影像進行分割，獲得動脈瘤三維影像；動脈瘤三維影像中包含動脈瘤的圖形；對動脈瘤圖形進行測量，獲得動脈瘤的特征數據；將動脈瘤的特征數據和預設的結構化特征數據輸入預設的破裂風險預測模型進行預測，以得到破裂風險數據；基于動脈瘤三維影像、動脈瘤的特征數據和破裂風險數據，生成醫學診斷報告。本申請采用在實施利用深度學習技術，通過訓練好的學習模型，對患者影像進行動脈瘤識別、分割并完成自動測量，大大縮短診斷時間，提高了診斷準確度。

技術領域

本發明涉及醫學輔助診斷技術領域，具體涉及基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法及相關裝置。

背景技術

隨著人民生活水平的不斷提高，動脈瘤逐漸成為民眾威脅生命健康的主要疾病。高血壓、冠心病多種嚴重疾病病因皆由動脈瘤導致，早發現早治療是最佳治療方案。

目前，傳統的動脈瘤診斷方法需要通過人工方式對患者血管影像預處理，繼而依據人工經驗對處理后的影像進行疾病診斷和風險預測。可想而知，這種人工處理方式需要耗費大量時間精力，且無法保證診斷和預測的準確性，容易出現漏查、篩查效率不高等諸多問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的之一在于提供一種基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法及相關裝置，用以提高動脈瘤診斷和預測的效率和準確率。

本發明技術方案如下：

第一方面，本發明提供一種基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法，包括：獲取待預測醫學影像；所述待預測醫學影像中至少包含動脈瘤的圖形信息；基于預設的特征分割模型對所述待預測醫學影像進行分割，獲得動脈瘤三維影像；所述動脈瘤三維影像中包含所述動脈瘤的圖形；對所述動脈瘤圖形進行測量，獲得動脈瘤的特征數據；將所述動脈瘤的特征數據和預設的結構化特征數據輸入預設的破裂風險預測模型進行預測，以得到破裂風險數據；基于所述動脈瘤三維影像、所述動脈瘤的特征數據和所述破裂風險數據，生成醫學診斷報告。

第二方面，本發明提供一種基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測裝置，包括：獲取模塊，用于獲取待預測醫學影像；所述待預測醫學影像中至少包含動脈瘤的圖形信息；動脈瘤分割模塊，用于基于預設的特征分割模型對所述待預測醫學影像進行分割，獲得動脈瘤三維影像；所述動脈瘤三維影像中包含所述動脈瘤的圖形；測量模塊，用于對所述動脈瘤圖形進行測量，獲得動脈瘤的特征數據；破裂風險預測模塊，用于將所述動脈瘤的特征數據和預設的結構化特征數據輸入預設的破裂風險預測模型進行預測，以得到破裂風險數據；生成模塊，用于基于所述動脈瘤三維影像、所述動脈瘤的特征數據和所述破裂風險數據，生成醫學診斷報告。

第三方面，本發明提供一種電子設備，包括：包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述處理器執行的計算機程序，所述處理器可執行所述計算機程序以實現第一方面所述的基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法。

第四方面，本發明提供一種存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，所述程序指令當被處理器執行實現第一方面所述的基于人工智能的顱內動脈瘤風險預測方法。