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申请/专利权人：南昌大学第二附属医院
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262875A
主分类号：G16H30/00
分类号：G16H30/00;G06T7/33;G06T7/11;G06T5/10;G06T5/70;G06T5/92;G06T5/30;G06T7/40
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请提供一种医学影像诊断对比阅片方法，包括：使用多种医学影像采集设备捕获患者的多源影像数据，并将多源影像数据传输至影像处理系统中，处理得到患者的人体特征图像；应用深度学习中的卷积神经网络进行标准特征图像的自动分割，得到感兴趣区域的精确定位，并对感兴趣区域进行标记和提取，将病灶区域从感兴趣区域中分离出来；采用特征的配准算法，对不同时间点捕获的同一患者的标准特征图像进行配准，通过空间变换将同一患者的不同标准特征图像对齐，实现标准特征图像的时间序列分析。
主权项：1.一种医学影像诊断对比阅片方法，其特征在于，所述方法包括：使用多种医学影像采集设备捕获患者的多源影像数据，并将多源影像数据传输至影像处理系统中，处理得到患者的人体特征图像；针对获得的人体特征图像，采用数字信号处理技术对其进行预处理，包括运用傅里叶变换和中值滤波等去噪技术优化图像质量，并应用直方图均衡化增强图像对比度，以及进行归一化处理标准化图像亮度和对比度，为后续分析提供高质量的标准特征图像；应用深度学习中的卷积神经网络进行标准特征图像的自动分割，得到感兴趣区域的精确定位，并对感兴趣区域进行标记和提取，将病灶区域从感兴趣区域中分离出来；对提取的病灶区域进行形态学分析，通过形态学操作，包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，计算病灶的几何特征，包括病灶的面积、周长、形状和边缘特征，并将几何特征的计算结果存储在数据库中；运用灰度共生矩阵纹理提取算法，分析病灶区域中的病灶的纹理特征，包括能量、对比度、同质性和熵，生成病灶量化报告，用于描述量化病灶的内部结构和组织异质性；采用特征的配准算法，对不同时间点捕获的同一患者的标准特征图像进行配准，通过空间变换将同一患者的不同标准特征图像对齐，实现标准特征图像的时间序列分析；结合时间序列分析结果和病灶变化检测算法，比较配准后标准特征图像中病灶区域的量化指标变化，计算病灶大小、形状和纹理特征的变化率，用于评估病变过程中的动态变化，以及为病变治疗过程提供导向分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学第二附属医院 一种医学影像诊断对比阅片方法
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