The invention discloses a medical image based on aortic vascular dissection aided diagnosis method, which comprises the following steps: S1: medical image to extract the original aortic area information; S2: medical imaging information by using the theory of deep learning from primitive regions of interest of aortic ROI detection of interest to determine the ROI region; S3: the use of depth study of classification of diagnosis of aortic region of interest ROI theory, to judge whether a sense of interest in the ROI region for suspicious lesions; S4: if the image in 100% suspicious lesions, will be interested in ROI region of the image to determine the normal image, if the suspected lesions existing in images, the decision whether the doctor lesions. Complete diagnosis. The auxiliary diagnosis method of vascular dissection proposed by the invention can greatly reduce the workload of doctors, improve the diagnosis efficiency, and enable doctors to focus more on the diagnosis of suspicious lesions, and reduce the occurrence of misdiagnosis and missed diagnosis.
【技术实现步骤摘要】
一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅助诊断方法
本专利技术涉及医疗影像诊断
,尤其涉及一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅助诊断方法。
技术介绍
正常的人体动脉血管由内膜、中膜和外膜组成,3层结构共同承载血流的通过。主动脉夹层发生在主脉血管内膜,受一些外因或者内因的影响,内膜逐步与其他膜结构剥离,并在血管内腔形成真假两腔,从而形成夹层。主动脉夹层的最大危害是死亡。主动脉是身体的主干血管,承受直接来自心脏跳动的压力,血流量巨大,出现内膜层撕裂,如果不进行恰当和及时的治疗,破裂的机会非常大,死亡率也非常高。以往的文献报告,1周内的死亡率高达50%,一个月内的死亡率在60-70%之间。除此之外,即使患者得以存活,因假腔的扩大和压力的增加,真腔血管的血流量降低,则会导致主动脉所供血区域的脏器缺血。确诊主动脉夹层的主要辅助检查手段是:CT血管造影(CTA),磁共振检查(MRA)或是直接的数字减影血管造影(DSA)。无论哪种成像方式,均需要对病人进行立体式扫描,医生需要从几百张断层图像中检查夹层病灶信息,由于数据量巨大,严重影响了夹层诊断的效率,此外,由于早期的夹层病灶并不容易观察,医生在检查过程还会发生误诊、漏诊,造成医疗事故。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点,而提出的一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅助诊断方法。一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅助诊断方法,包括以下步骤:S1:通过医学影像仪器获取原始的医学影像信息,再在所有的医学影像信息中提取原始主动脉区域的医学影像信息;S2:利用深度学习理论对提取的原始主动脉区域的医学影像信息进行感 ...
【技术保护点】
一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅助诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:通过医学影像仪器获取原始的医学影像信息,再在所有的医学影像信息中提取原始主动脉区域的医学影像信息;S2:利用深度学习理论对提取的原始主动脉区域的医学影像信息进行感兴趣ROI检测,过滤掉正常的医学影像,保留与预测结果强相关的主动脉区域,确定为感兴趣ROI区域;S3:利用深度学习理论对S2步骤确定的感兴趣ROI区域进行主动脉诊断的分类识别,判断感兴趣ROI区域是否为可疑病灶;S4:若S3步骤判断的结果为影像中100%无可疑病灶,则将感兴趣ROI区域的影像判定为正常影像,并将判定结果通过仪器进行显示,若S3步骤判断的结果为影像中存在疑似病灶,则将影像信息发送给医生,由医生决策是否为病灶影像,完成血管夹层辅助诊断。
【技术特征摘要】
1.一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅助诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:通过医学影像仪器获取原始的医学影像信息,再在所有的医学影像信息中提取原始主动脉区域的医学影像信息;S2:利用深度学习理论对提取的原始主动脉区域的医学影像信息进行感兴趣ROI检测,过滤掉正常的医学影像,保留与预测结果强相关的主动脉区域,确定为感兴趣ROI区域;S3:利用深度学习理论对S2步骤确定的感兴趣ROI区域进行主动脉诊断的分类识别,判断感兴趣ROI区域是否为可疑病灶;S4:若S3步骤判断的结果为影像中100%无可疑病灶,则将感兴趣ROI区域的影像判定为正常影像,并将判定结果通过仪器进行显示,若S3步骤判断的结果为影像中存在疑似病灶,则将影像信息发送给医生,由医生决策是否为病灶影像,完成血管夹层辅助诊断。2.根据权利要求1所述的一种基于主动脉医学影像的血管夹层辅...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐志烨,郭伟,张宏鹏,
申请(专利权)人:北京即刻叁维数据科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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