[發明專利]基于深度神經網絡的前列腺增生目標區域自動生成方法

有效

• 申請號: 202110948251.2
• 申請日: 2021-08-18
• 公開（公告）號: CN113476033B
• 公開（公告）日: 2022-06-07
• 發明（設計）人: 凌青;劉繼紅;陳特儒;郭小林;趙興煒;陶波
• 申請（專利權）人: 華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院
• 主分類號: A61B5/055
• 分類號: A61B5/055;A61B34/20;A61B34/10
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 胡鎮西

本發明公開了一種基于深度神經網絡的前列腺增生目標區域自動生成方法，包括如下步驟：1)在術前獲取良性前列腺增生病人的核磁共振圖像，并進行切片和數據預處理；2)獲得切片在水平面的中間帶和周邊帶的生理輪廓分圖像；3)完成前列腺生理輪廓的三維分割，同時生成前列腺生理結構的三維點云模型；4)基于前列腺中央帶切片建立虛擬人工勢場，并對關鍵方向進行加強保護，得到安全系數在切片上的分布，進而得到合理的目標區域；5)對包含目標區域輪廓的前列腺切片進行三維重建，最終得到三維的良性前列腺增生手術目標模型。本發明方法可以實現對前列腺和BPH目標區域的三維重建，提高BPH手術的安全性和效率具有推動作用。

技術領域

本發明涉及醫學圖像處理的技術領域，具體涉及一種基于深度神經網絡的前列腺增生目標區域自動生成方法。

背景技術

良性前列腺前列腺(BPH)是中老年男性最常見的癥狀性疾病之一。隨著年齡的增長，前列腺的中央帶腺體將緩慢增殖，這將限制尿流的流速并阻塞尿道。BPH可以引起下尿路癥狀(LUTS)，包括排尿不暢，排尿頻繁，后遺癥運球，排尿夜尿不完全等癥狀，嚴重影響了老年人的正常生活。隨著人類社會的老齡化，BPH和LUTS的發生率和患病率迅速增加。BPH在30多歲的男性中占8％，在50多歲的男性中占50％，隨著男性達到80歲以上，這一數字將增加到大于80％。治療BPH的最有效方法是進行手術，以去除多余的中央腺體組織。經尿道前列腺電切術(TURP)是BPH(金標準)的標準手術范例，這是通過使用醫用標準內窺鏡通過尿道完成的，并且通過鋒利的解剖或電灼術將前列腺組織切成碎片。盡管TURP的手術范例具有微創性，但它可能導致大量組織出血和較長的導管插入時間。BPH越來越多地采用切割和凝血的結合，經尿道激光前列腺切除術(TULP)越來越多。TULP是一種新的外科手術方法，它使用大功率激光作用于前列腺組織，以直接蒸發包含目標發色團的腺體組織。

但是，BPH對臨床醫生是極具挑戰性的。由于內窺鏡在到達前列腺之前必須穿過許多尿道軟組織，因此外科醫生的可操作性受到極大限制。同時，手術的安全性一直是一個令人擔憂的問題。因為醫生只能通過連接到內窺鏡的攝像頭查看前列腺內部，所以醫生的視野和感知受到很大限制。感知匱乏使外科醫生難以判斷手術的當前狀態和區分手術區域的邊界，這極大地增加了手術培訓的成本。即使是訓練有素的臨床醫生也需要依靠自己的經驗來判斷手術的安全性，這很容易損壞附近的組織并給患者帶來相關的并發癥。位于尿道深處、視野有限，缺乏感知手段和較長的手術時間已成為BPH手術的主要挑戰。隨著計算機技術和人工智能技術的發展，使用基于深度學習的手術導航技術來對手術進行建模，對手術邊界進行相應的保護，擴大醫生的視野，提高手術的效率和安全性，并提高手術的自動化程度，是BPH手術發展的大勢所趨。

核磁共振成像(MRI)是目前最精確，最清晰的前列腺醫學成像方法。目前，有許多方法可以在MRI圖像下自動分割前列腺。從分割的目的出發，MRI下前列腺的分割方法可分為全前列腺分割和前列腺分區分割兩種。整個前列腺分割是指從相應的MRI切片識別整個前列腺的輪廓。有數字圖像處理分割方法，如基于邊緣的，基于區域的，基于聚類的或混合方法。隨著人工智能的發展，基于深度學習的分割方法由于其魯棒性和易用性已成為分割的主流。已經提出了一系列經典的醫學圖像分割方法，例如FCN，U-net等。后來，改進了基于FCN和U-net的方法和基于生成對抗網絡的方法使得分割的結果越來越好。與整個前列腺分割相比，前列腺分區分割是一個相對較小的研究領域。它不僅可以識別前列腺，還可以識別前列腺中的不同解剖結構。與整個前列腺分割相似，它也可以分為經典的數字圖像處理方法和基于深度學習的方法。盡管目前有很多方法，但是這些方法僅限于識別前列腺的輪廓，而沒有對BPH手術區域進行分割。對于BPH手術，必須考慮一些必要的安全限制，因此手術量與前列腺狀況不同。同時，由于深度學習方法的準確性和魯棒性比醫生的經驗差，因此外科手術區域需要由外科醫生輕松修改。截至目前，尚沒有方法可以在MRI圖像下自動重建BPH的目標區域。

發明內容