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基于影像组学的鉴别实性小儿肺炎支原体肺炎与肺炎链球菌肺炎的系统 

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申请/专利权人:山东大学齐鲁医院

摘要:本发明提供基于影像组学的鉴别实性小儿肺炎支原体肺炎与肺炎链球菌肺炎的方法和系统,所述方法包括:获取病患待识别CT肺窗图像;输入所述待识别CT肺窗图像至肺炎识别模型,所述肺炎识别模型对所述待识别CT肺窗图像进行定性分析操作,获得所述待识别CT肺窗图像的定性分析结果;其中,所述肺炎识别模型的构建方法包括:获取数据,所述数据为勾画了肺部病变ROI的MPP与APP患者的CT肺窗图像;提取ROI中的影像组学特征并构建影像组学模型;对影像组学模型进行数据训练和测试,将训练好的模型作为肺炎识别模型。本发明的方法可以较准确和客观对MPP与SPP进行鉴别,为临床医生提供额外的诊断信息,促进个性化精准治疗的发展。

主权项:1.一种识别实性小儿肺炎支原体肺炎与肺炎链球菌肺炎的系统,其特征在于,包括:医疗影像设备和识别设备;医疗影像设备,用于拍摄病患肺部CT图像后发送CT肺窗图像;识别设备,用于接收医疗影像设备发送的CT肺窗图像,对所述CT肺窗图像进行预处理操作获得待识别CT肺窗图像,输入所述待识别CT肺窗图像至肺炎识别模型,所述肺炎识别模型对待识别CT肺窗图像进行识别,获得所述待识别CT肺窗图像的定性分析结果;输出所述待识别CT肺窗图像的定性分析结果;以及发送定性分析结果;肺部感兴趣区包括肺部实质病变区和周围的炎性渗出区;病变ROI的勾画包括两种方法:第一种为实变区+周围的炎性渗出区,如果病变含有空洞也涵盖在内,同时参照纵隔窗避开邻近的纵隔、胸膜、胸腔积液等;第二种则不包括周围的渗出区;提取ROI中的影像组学特征包括将ROI量化为特征并进行有效性筛选;采用ICC法量化ROI;利用方差阈值、SelectBest和LASSO逻辑回归模型对量化的ROI特征进行筛选提取有效的影像组学特征;从CT图像中提取定量影像特征共1409个,这些特性可以分为三组,第一组由126个描述符组成,描述符通过常用的基本指标定量描述CT图像中体素强度的分布,第二组包含14个反映区域形状和大小的三维特征;第三组根据灰度级运行长度和灰度级共现纹理矩阵计算,将能够量化区域异质性差异的525个纹理特征归为3类,纹理特征则刻画图像中重复出现的局部模式与他们的排列规则,包括灰度共生矩阵特征、灰度游程矩阵特征和灰度区域大小矩阵特征75种特征,通过使用指数、对数、梯度、平方值、平方根、lbp-2D和小波-LHL、小波-LHH、小波-HLL、小波-LLH、小波-HLH、小波-HHH、小波-HHL以及小波-LLL14种滤波器对图像进行滤波处理,对纹理进行多分辨表示,在更精细的尺度上分析纹理;分类器模型为XGBoost;以及,所述系统包括医生门诊设备用于录入病患的临床个性化数据和接收识别设备发送的定性分析结果;具体的,所述系统执行的方法包括:获取病患待识别CT肺窗图像;输入所述待识别CT肺窗图像至肺炎识别模型,所述肺炎识别模型对所述待识别CT肺窗图像进行定性分析操作,获得所述待识别CT肺窗图像的定性分析结果;其中,所述肺炎识别模型的构建方法包括:获取数据,所述数据为勾画了肺部病变ROI的实性小儿肺炎MPP与APP患者的CT肺窗图像;提取ROI中的影像组学特征并构建影像组学模型;对影像组学模型进行数据训练和测试,将训练好的模型作为肺炎识别模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 山东大学齐鲁医院 基于影像组学的鉴别实性小儿肺炎支原体肺炎与肺炎链球菌肺炎的系统

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