医学数据处理方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种医学数据处理方法及装置。所述方法通过对多个耳部医学图像分别进行图像重建；根据骨壁缺失评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数；根据伴随征象评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的伴随征象信息；对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息。可以解决现有技术中对大量的影像进行测量、评估，需医师花费大量的人力和时间才能完成，效率低下的问题。

Medical data processing method and apparatus

The embodiment of the present invention provides a medical data processing method and apparatus. The method of multiple ear medical images according to the image reconstruction; bone wall missing evaluation index, to identify more than one ear of the reconstruction of the medical image, and extract the ear bone wall loss parameters corresponding to each ear of medical image; according to the accompanying signs evaluation indicators, to identify a plurality of the ear the reconstruction of the medical image, and extract the accompanying signs information corresponding to each ear of medical image; the extraction of information and the accompanying signs of ear bone wall loss parameters for data statistical analysis, ear bone wall loss parameters and tinnitus group accompanying signs information. The utility model can solve the problem of inefficiency in the measurement and evaluation of a large number of images in the prior art, which requires a great deal of manpower and time to be completed by doctors.

【技术实现步骤摘要】
医学数据处理方法及装置
本申请涉及数据分析领域，尤其涉及一种医学数据处理方法及装置。
技术介绍
目前，对头颈部医学影像(例如CT图像)进行评估、测量和统计均需由有经验的头颈部影像学医师才能进行。对需要测量的指标进行两次测量，取其平均值。评估前需对医师进行评价指标的影像学表现和评估指标进行培训，以提高结果的准确性。可见，现有影像评估，测量均由人工来实现。人工测量和评估时因技能的高低，会对最终统计结果的准确性有所影像。另外，在医学研究中，需对大量的影像进行测量、评估，需医师花费大量的人力和时间才能完成，效率低下。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种医学数据处理方法及装置，可以解决现有技术中需对大量的影像进行测量、评估，需医师花费大量的人力和时间才能完成，效率低下的问题。本专利技术实施例提供一种医学数据处理方法，包括：对多个耳部医学图像分别进行图像重建；根据骨壁缺失评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数；根据伴随征象评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的伴随征象信息；对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息。可选地，对多个耳部医学图像分别进行图像重建，包括：对所述多个耳部医学图像分别进行多平面重建观察图像，具体是对每个耳部医学图像的软组织窗图像进行横断面重建，对每个耳部医学图像的骨窗图像分别进行横断面、冠状面、矢状面重建观察，所述横断面重建基线平行于水平半规管，所述冠状面重建基线垂直于水平半规管，所述矢状面重建平行于硬腭，重建层厚1mm，层间距1mm。可选地，所述骨壁缺失评估指标包括骨壁缺失部分及范围、骨壁缺失个数、乙状窦骨壁纵向分段指标、乙状窦骨壁横向分段指标、骨壁横径、骨壁缺失面积、骨壁缺失双定位、和/或骨壁缺失的最大横径及纵径；所述耳部骨壁缺失参数包括每个骨壁缺失评估指标对应骨壁缺失参数；所述伴随征象评估指标包括引流静脉、颞骨气化容积、垂体、垂体窝高度、静脉回流优势、蛛网膜颗粒、横窦狭窄和/或静脉窦形态；所述伴随征象信息包括每个伴随征象评估指标对应的伴随征象信息。可选地，所述的方法，其特征在于，还包括：建立每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数和伴随征象信息之间的对应关系。可选地，对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息，包括：根据预先分析得到的耳部骨壁缺失参数阈值，与所述提取的耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，在所述提取的耳部骨壁缺失参数中，将与所述耳部骨壁缺失参数阈值相匹配的数据，作为耳鸣组的耳部骨壁缺失参数；根据所述建立的每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数和伴随征象信息之间的对应关系，将与所述耳鸣组的耳部骨壁缺失参数对应的伴随征象信息，作为耳鸣组的伴随征象信息。可选地，所述的方法还包括：根据耳部骨壁缺失参数，建立多个有限元模型,对每个有限元模型进行离散化处理，得到每个有限元模型对应的离散后的有限元监测节点；获取耳部血流的血流动力学参数，生成相应的血流流场压力波动曲线；将所述血流流场压力波动曲线加载到每个有限元模型对应的离散后的有限元监测节点中，监测各监测节点的振动速度幅值，得到不同骨壁缺失参数对应的有限元模型中各监测点的振动速度幅值；比较不同骨壁缺失参数对应的有限元模型中相同位置监测节点的振动速度幅值，若存在大于预设个数的监测节点的振动速度幅值的变化小于等于预设的幅值阈值时，对应的骨壁缺失参数设置为所述耳部骨壁缺失参数阈值。本专利技术实施例还提供一种医学数据统计装置，包括：图像重建模块，用于对多个耳部医学图像分别进行图像重建；提取模块，用于根据骨壁缺失评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数；所述提取模块，还用于根据伴随征象评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的伴随征象信息；统计模块，用于对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息。可选地，所述图像重建模块具体用于：对所述多个耳部医学图像分别进行多平面重建观察图像，具体是对每个耳部医学图像的软组织窗图像进行横断面重建，对每个耳部医学图像的骨窗图像分别进行横断面、冠状面、矢状面重建观察，所述横断面重建基线平行于水平半规管，所述冠状面重建基线垂直于水平半规管，所述矢状面重建平行于硬腭，重建层厚1mm，层间距1mm。可选地，所述骨壁缺失评估指标包括骨壁缺失部分及范围、骨壁缺失个数、乙状窦骨壁纵向分段指标、乙状窦骨壁横向分段指标、骨壁横径、骨壁缺失面积、骨壁缺失双定位、和/或骨壁缺失的最大横径及纵径；所述耳部骨壁缺失参数包括每个骨壁缺失评估指标对应骨壁缺失参数；所述伴随征象评估指标包括引流静脉、颞骨气化容积、垂体、垂体窝高度、静脉回流优势、蛛网膜颗粒、横窦狭窄和/或静脉窦形态；所述伴随征象信息包括每个伴随征象评估指标对应的伴随征象信息。可选地，所述的装置还包括：建立模块，用于建立每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数和伴随征象信息之间的对应关系。阈值设置模块，用于根据耳部骨壁缺失参数，建立多个有限元模型,对每个有限元模型进行离散化处理，得到每个有限元模型对应的离散后的有限元监测节点；获取耳部血流的血流动力学参数，生成相应的血流流场压力波动曲线；将所述血流流场压力波动曲线加载到每个有限元模型对应的离散后的有限元监测节点中，监测各监测节点的振动速度幅值，得到不同骨壁缺失参数对应的有限元模型中各监测点的振动速度幅值；比较不同骨壁缺失参数对应的有限元模型中相同位置监测节点的振动速度幅值，若存在大于预设个数的监测节点的振动速度幅值的变化小于等于预设的幅值阈值时，对应的骨壁缺失参数设置为所述耳部骨壁缺失参数阈值；所述统计模块，具体用于根据所述阈值设置模块预先分析得到的耳部骨壁缺失参数阈值，与所述提取的耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，在所述提取的耳部骨壁缺失参数中，将与所述耳部骨壁缺失参数阈值相匹配的数据，作为耳鸣组的耳部骨壁缺失参数；所述统计模块，具体还用于根据所述建立模块建立的每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数和伴随征象信息之间的对应关系，将与所述耳鸣组的耳部骨壁缺失参数对应的伴随征象信息，作为耳鸣组的伴随征象信息。本专利技术实施例通过对多个耳部医学图像分别进行图像重建；根据骨壁缺失评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数；根据伴随征象评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的伴随征象信息；对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息。可以解决现有技术中对大量的影像进行测量、评估，需医师花费大量的人力和时间才能完成，效率低下的问题。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种医学数据处理方法，其特征在于，包括：对多个耳部医学图像分别进行图像重建；根据骨壁缺失评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数；根据伴随征象评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的伴随征象信息；对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息。

【技术特征摘要】
1.一种医学数据处理方法，其特征在于，包括：对多个耳部医学图像分别进行图像重建；根据骨壁缺失评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数；根据伴随征象评估指标，对所述重建后的多个耳部医学图像进行识别，并提取出每个耳部医学图像对应的伴随征象信息；对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对多个耳部医学图像分别进行图像重建，包括：对所述多个耳部医学图像分别进行多平面重建观察图像，具体是对每个耳部医学图像的软组织窗图像进行横断面重建，对每个耳部医学图像的骨窗图像分别进行横断面、冠状面、矢状面重建观察，所述横断面重建基线平行于水平半规管，所述冠状面重建基线垂直于水平半规管，所述矢状面重建平行于硬腭，重建层厚1mm，层间距1mm。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述骨壁缺失评估指标包括骨壁缺失部分及范围、骨壁缺失个数、乙状窦骨壁纵向分段指标、乙状窦骨壁横向分段指标、骨壁横径、骨壁缺失面积、骨壁缺失双定位、和/或骨壁缺失的最大横径及纵径；所述耳部骨壁缺失参数包括每个骨壁缺失评估指标对应骨壁缺失参数；所述伴随征象评估指标包括引流静脉、颞骨气化容积、垂体、垂体窝高度、静脉回流优势、蛛网膜颗粒、横窦狭窄和/或静脉窦形态；所述伴随征象信息包括每个伴随征象评估指标对应的伴随征象信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：建立每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数和伴随征象信息之间的对应关系。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述提取的伴随征象信息和所述耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，得出耳鸣组的耳部骨壁缺失参数与伴随征象信息，包括：根据预先分析得到的耳部骨壁缺失参数阈值，与所述提取的耳部骨壁缺失参数进行数据统计分析，在所述提取的耳部骨壁缺失参数中，将与所述耳部骨壁缺失参数阈值相匹配的数据，作为耳鸣组的耳部骨壁缺失参数；根据所述建立的每个耳部医学图像对应的耳部骨壁缺失参数和伴随征象信息之间的对应关系，将与所述耳鸣组的耳部骨壁缺失参数对应的伴随征象信息，作为耳鸣组的伴随征象信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：根据耳部骨壁缺失参数，建立多个有限元模型,对每个有限元模型进行离散化处理，得到每个有限元模型对应的离散后的有限元监测节点；获取耳部血流的血流动力学参数，生成相应的血流流场压力波动曲线；将所述血流流场压力波动曲线加载到每个有限元模型对应的离散后的有限元监测节点中，监测各监测节点的振动速度幅值，得到不同骨壁缺失参数对应的有限元模型中各监测点的振动速度幅值；比较不同骨壁缺失参数对应的有限元模型中相同位置监测节点的振动速度幅值，若存在大于预设个数的监测节点的振动速度幅值的变化小于等于预设的幅值阈值时，对应的骨壁缺失参数设置为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振常，赵鹏飞，杨正汉，吕晗，李静，尹红霞，刘学焕，丁贺宇，张伶，李瑞，王蓬，张鹏，王争，赵智勇，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京友谊医院，
类型：发明
国别省市：北京,11