[發明專利]醫學影像的勾畫方法、裝置、存儲介質及處理器

在審

• 申請號: 202110796442.1
• 申請日: 2021-07-14
• 公開（公告）號: CN113689938A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 周琦超;尹勇;張煒;陳朝才
• 申請（專利權）人: 福建自貿試驗區廈門片區Manteia數據科技有限公司;山東第一醫科大學附屬腫瘤醫院（山東省腫瘤防治研究院;山東省腫瘤醫院）
• 主分類號: G16H30/20
• 分類號: G16H30/20;G06N3/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 周春枚

1.一種醫學影像的勾畫方法，其特征在于，包括：

獲取目標患者的當日醫學影像，其中，所述當日醫學影像是所述目標患者待進行第N次治療前拍攝的醫學影像，其中，N為大于1的自然數；

采用目標模型對所述當日醫學影像進行病灶勾畫，其中，所述目標模型是基于前N次中每一次所述目標患者的醫學影像和治療計劃迭代訓練后生成的模型；

基于勾畫結果，生成目標治療計劃。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在采用目標模型對所述當日醫學影像進行病灶勾畫之前，所述方法還包括：

獲取目標患者的醫學影像一和治療計劃一，其中，所述醫學影像一是所述目標患者第一次治療前拍攝的醫學影像，所述治療計劃一是所述目標患者參考所述醫學影像一采用的第一次治療計劃；

基于所述醫學影像一和所述治療計劃一對神經網絡進行訓練，得到模型一；

獲取所述目標患者的醫學影像二，其中，所述醫學影像二是所述目標患者待進行第二次治療前拍攝的醫學影像；

采用所述模型一對所述醫學影像二進行病灶勾畫，基于病灶勾畫結果一生成治療計劃二，并采用所述醫學影像二和所述治療計劃二對所述模型一進行更新訓練，得到模型二；

在后續所述目標患者待進行第N次治療前，獲取所述目標患者的醫學影像N，采用模型N-1對所述醫學影像N進行病灶勾畫，基于病灶勾畫結果N-1生成治療計劃N；并采用所述醫學影像N和所述治療計劃N對所述模型N-1進行更新訓練，得到所述目標模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在獲取目標患者的醫學影像一和治療計劃一之后，所述方法還包括：

對所述醫學影像一和所述治療計劃一采用目標方法進行數據增強，得到數據增強后的數據信息，其中，所述數據增強后的數據信息用于對所述神經網絡進行訓練。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，對所述所述醫學影像一和所述治療計劃一采用目標方式進行數據增強，得到數據增強后的數據信息包括：

在第一輪訓練時，對數據增強的組合、概率和幅度進行隨機采樣，確定目標增強方法；

采用所述目標增強方法對所述醫學影像一和所述治療計劃一進行訓練，得到訓練結果一；

采用所述訓練結果一對所述神經網絡進行訓練，并采用優化器進行約束，得到第一模型；

在第一輪訓練之后，重新對數據增強方法進行采樣后再接著訓練，在后續每輪訓練開始前，保存當前的模型和優化器狀態，當訓練過程中檢測到數據的損失幅度大于預設幅度，且數據的損失值大于預設閾值時，中止該輪訓練，對數據增強方法重新采樣后再從最近一次保存的模型和優化器狀態開始訓練，重復這個過程直到訓練完成，得到所述模型一。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在基于所述醫學影像一和所述治療計劃一對神經網絡進行訓練，得到模型一之前，所述方法還包括：

獲取所述目標患者的多種的不同模態的醫療影像的數據；

將多種的不同模態的醫療影像的數據作為訓練集，以對比學習或者圖像復原的方式進行預設數量次的預訓練，得到預訓練模型，其中，所述預訓練模型用于對所述醫學影像一和所述治療計劃一進行初始化。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，采用所述模型一對所述醫學影像二進行病灶勾畫，基于病灶勾畫結果一生成治療計劃二包括：

檢測是否接收到目標對象的修改指令；

若接收到所述目標對象的修改指令，則響應所述修改指令，對所述病灶勾畫結果一進行修改調整，基于調整后的病灶勾畫結果一生成治療計劃二；或者；

檢測是否接收到目標對象的確認指令；

若接收到所述目標對象的確認指令，則響應所述確認指令，直接采用病灶勾畫結果一生成治療計劃二。

7.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

將每次所述目標患者的醫學影像和治療計劃存入建模數據庫，作為更新所述目標模型的訓練數據。