[發(fā)明專利]腦出血病灶識別及血腫擴大預(yù)測系統(tǒng)及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110586201.4 | 申請日： | 2021-05-27 |
| 公開（公告）號： | CN113349810B | 公開（公告）日： | 2022-03-01 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張平野;張強;李娜;吳振洲 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京安德醫(yī)智科技有限公司 |
| 主分類號： | A61B6/03 | 分類號： | A61B6/03 |
| 代理公司： | 北京林達劉知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 劉新宇 |
| 地址： | 100310 北京市順義區(qū)*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 腦出血 病灶 識別 血腫 擴大 預(yù)測 系統(tǒng) 裝置 | ||
1.一種腦出血病灶識別及血腫擴大預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)用于實施的步驟包括：
對目標(biāo)圖像進行分割，得到病灶的區(qū)域掩膜，其中，所述目標(biāo)圖像包括腦部CT圖像；
根據(jù)所述目標(biāo)圖像及所述病灶的區(qū)域掩膜，提取所述病灶的影像組學(xué)特征；
根據(jù)所述影像組學(xué)特征得到所述目標(biāo)圖像中病灶擴大可能性的預(yù)測結(jié)果；
獲取所述目標(biāo)圖像的來源用戶的多個預(yù)設(shè)參數(shù)；
根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果及所述多個預(yù)設(shè)參數(shù)得到所述病灶擴大可能性的評分；
所述根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果及所述多個預(yù)設(shè)參數(shù)得到所述病灶擴大可能性的評分，包括：
計算各個預(yù)設(shè)參數(shù)的第一p值；
將所述預(yù)測結(jié)果及一個或多個第一預(yù)設(shè)參數(shù)輸入多元邏輯回歸模型，得到每個所述第一預(yù)設(shè)參數(shù)的目標(biāo)參數(shù)，所述目標(biāo)參數(shù)包括beta系數(shù)、第二p值，所述第一預(yù)設(shè)參數(shù)為第一p值小于預(yù)設(shè)值的預(yù)設(shè)參數(shù)；
將第二p值小于所述預(yù)設(shè)值的第一預(yù)設(shè)參數(shù)輸入到所述多元邏輯回歸模型，直到每個第一預(yù)設(shè)參數(shù)的第二p值均小于所述預(yù)設(shè)值；
利用第二p值均小于所述預(yù)設(shè)值的一個或多個第一預(yù)設(shè)參數(shù)及評分模型得到所述病灶擴大可能性的評分，
其中，所述評分模型基于各個預(yù)設(shè)參數(shù)的beta系數(shù)建立。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述對目標(biāo)圖像進行分割，得到病灶的區(qū)域掩膜，包括：
將所述目標(biāo)圖像輸入分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果得到具有所述病灶的區(qū)域掩膜。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)圖像及所述病灶的區(qū)域掩膜，提取所述病灶的影像組學(xué)特征，包括：
結(jié)合所述病灶的區(qū)域掩膜對所述目標(biāo)圖像進行濾波；
根據(jù)濾波結(jié)果提取所述影像組學(xué)特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于，在對所述目標(biāo)圖像進行濾波之前，所述根據(jù)所述目標(biāo)圖像及所述病灶的區(qū)域掩膜，提取所述病灶的影像組學(xué)特征，還包括：
對所述目標(biāo)圖像的各個像素的像素值進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括：
將小于第一預(yù)設(shè)像素值的像素的像素值設(shè)置為所述第一預(yù)設(shè)像素值，
將大于第二預(yù)設(shè)像素值的像素的像素值設(shè)置為所述第二預(yù)設(shè)像素值，
其中，所述第二預(yù)設(shè)像素值大于所述第一預(yù)設(shè)像素值。
5.根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)所述影像組學(xué)特征得到所述目標(biāo)圖像中病灶擴大可能性的預(yù)測結(jié)果，包括：
將所述影像組學(xué)特征輸入分類模型，根據(jù)所述分類模型的輸出得到所述目標(biāo)圖像中病灶擴大可能性的預(yù)測結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)用于實施的步驟還包括：
對所述目標(biāo)圖像的病灶進行分類，確定所述病灶的類別。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述對所述目標(biāo)圖像的病灶進行分類，確定所述病灶的類別，包括：
將包括所述病灶的目標(biāo)圖像輸入分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)所述分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出得到所述病灶的類別。
8.一種腦出血病灶識別及血腫擴大預(yù)測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
分割模塊，用于對目標(biāo)圖像進行分割，得到病灶的區(qū)域掩膜，其中，所述目標(biāo)圖像包括腦部CT圖像；
提取模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)圖像及所述病灶的區(qū)域掩膜，提取所述病灶的影像組學(xué)特征；
預(yù)測模塊，用于根據(jù)所述影像組學(xué)特征得到所述目標(biāo)圖像中病灶擴大可能性的預(yù)測結(jié)果；
獲取模塊，用于獲取所述目標(biāo)圖像的來源用戶的多個預(yù)設(shè)參數(shù)；
評分模塊，用于根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果及所述多個預(yù)設(shè)參數(shù)得到所述病灶擴大可能性的評分；
所述根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果及所述多個預(yù)設(shè)參數(shù)得到所述病灶擴大可能性的評分，包括：
計算各個預(yù)設(shè)參數(shù)的第一p值；
將所述預(yù)測結(jié)果及一個或多個第一預(yù)設(shè)參數(shù)輸入多元邏輯回歸模型，得到每個所述第一預(yù)設(shè)參數(shù)的目標(biāo)參數(shù)，所述目標(biāo)參數(shù)包括beta系數(shù)、第二p值，所述第一預(yù)設(shè)參數(shù)為第一p值小于預(yù)設(shè)值的預(yù)設(shè)參數(shù)；
將第二p值小于所述預(yù)設(shè)值的第一預(yù)設(shè)參數(shù)輸入到所述多元邏輯回歸模型，直到每個第一預(yù)設(shè)參數(shù)的第二p值均小于所述預(yù)設(shè)值；
利用第二p值均小于所述預(yù)設(shè)值的一個或多個第一預(yù)設(shè)參數(shù)及評分模型得到所述病灶擴大可能性的評分，
其中，所述評分模型基于各個預(yù)設(shè)參數(shù)的beta系數(shù)建立。
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