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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属同济医院;华中科技大学

摘要：本发明提供一种基于术前CT与术中超声图像的肾结石坐标定位方法及系统，方法包括：获取术前CT图像并进行预处理；将预处理后的术前CT图像输入改进的nn‑Unet模型，得到肾脏掩码信息，基于所述肾脏掩码信息计算得到结石参考尺寸数据；获取术中超声视频并进行自适应优化滤波算法预处理；结合NLM均值运算以及形态学运算，获取术中超声视频内的完整回声团；基于所述结石参考尺寸数据，从所述完整回声团中筛选出肾结石，获取肾结石的实时术中坐标。本发明结合术前CT与术中超声图像，利用深度学习神经网络技术，实现肾结石的定位和术中实时位置输出，减少了术中由于患者移动导致的定位误差，能够实时完成结石信息反馈，为临床手术提供了可靠的技术支持。

主权项：1.一种基于术前CT与术中超声图像的肾结石坐标定位方法，其特征在于，包括：获取术前CT图像并进行预处理；将预处理后的术前CT图像输入改进的nn-Unet模型，得到肾脏掩码信息，基于所述肾脏掩码信息计算得到结石参考尺寸数据；所述改进的nn-Unet模型包括依次设置的第一阶段模型和第二阶段模型，所述第一阶段模型包括编码器和解码器，所述第二阶段模型包括3DU-net模型；其中：所述编码器包括依次连接的n层网络，n≥7，每层网络均包括第一卷积模块和特征聚合模块，所述第一卷积模块的卷积核大小为m×m，m≥7，相邻层网络中卷积核数量成倍递增；所述第一卷积模块用于将从上一层网络输入的特征图进行卷积运算，以提取图像的局部特征信息；所述特征聚合模块用于将第一卷积模块输出的特征图下采样，进行池化操作，得到聚合后的特征图；所述解码器包括依次连接的n层网络以及输出模块，n≥7，每层网络均包括全连接模块、上采样模块和第二卷积模块，所述第二卷积模块的卷积核大小为m×m，m≥7，相邻层网络中卷积核数量呈半幅递减；所述全连接模块用于将上一层网络的特征图与编码器对应层网络的输出进行残差连接；所述上采样模块用于将上一层网络输出的特征图进行逆向卷积操作，将图像进行上采样以获得更高分辨率的预测结果；所述第二卷积模块用于从上采样模块的输出结果中提取重组后的高阶特征图；所述输出模块用于输出所述高阶特征图；第二阶段模型用于将第一阶段模型输出的高阶特征图上采样到原始图像的尺寸，然后输入所述3DU-net模型中以全分辨率进行分割；获取术中超声视频并进行自适应优化滤波算法预处理；结合NLM均值运算以及形态学运算，获取术中超声视频内的完整回声团；基于所述结石参考尺寸数据，从所述完整回声团中筛选出肾结石，获取肾结石的实时术中坐标。

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