一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法及系统，该方法应用于颅内动脉瘤破裂风险的评估系统中，该方法包括：根据颅内影像数据建立包括载瘤动脉和载瘤动脉上的动脉瘤的三维模型；基于三维模型确定虚拟载瘤动脉与虚拟动脉瘤的目标形态学参数；基于三维模型确定虚拟载瘤动脉与虚拟动脉瘤的目标血流动力学参数；基于预先训练好的机器学习模型对目标形态学参数、目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到虚拟动脉瘤的评估结果，该评估结果用于评估动脉瘤的破裂风险。可见，实施本发明专利技术能够通过对患者颅内动脉瘤的形态学参数、血流动力学参数以及临床参数对颅内动脉瘤破裂风险进行全面自动分析，能够提高动脉瘤破裂风险评估的准确率。

A risk assessment method and system for rupture of intracranial aneurysms

The invention discloses an evaluation method and system for rupture risk of intracranial aneurysms, which is applied to the evaluation system of rupture risk of intracranial aneurysms. The method includes: establishing three-dimensional models of aneurysms including aneurysms carrying aneurysms and aneurysms carrying aneurysms based on intracranial image data; determining the target morphological parameters of virtual aneurysms and virtual aneurysms based on three-dimensional models; The target hemodynamic parameters of virtual aneurysms and virtual parent aneurysms were determined in three-dimensional model. The target morphological parameters, target hemodynamic parameters and target clinical parameters were calculated based on the pre-trained machine learning model, and the evaluation results of virtual aneurysms were obtained. The evaluation results were used to evaluate the risk of rupture of aneurysms. It can be seen that the implementation of the present invention can improve the accuracy of risk assessment of rupture of intracranial aneurysms by comprehensively and automatically analyzing the morphological parameters, hemodynamic parameters and clinical parameters of patients with intracranial aneurysms.

【技术实现步骤摘要】
一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法及系统
本专利技术涉及颅内动脉瘤医学
，尤其涉及一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法及系统。
技术介绍
颅内动脉瘤，又称脑血管瘤，是由颅内动脉内腔异常扩张，形成动脉壁的一种瘤状突起，是一种常见的血管性疾病。据统计，我国每100个成年人中，就有7个是动脉瘤携带者。颅内动脉瘤可分为非破裂动脉瘤和破裂动脉瘤，绝大部分的颅内动脉瘤为非破裂动脉瘤，一般终生不会破裂，其年破裂率仅为0.05％。然而非破裂动脉瘤一旦破裂，会引发自发性蛛网膜下隙出血，变成破裂动脉瘤，其致死致残率超过50％，严重威胁患者的生命。目前颅内动脉瘤破裂风险的评估手段主要为基于PHASES得分的评估手段，该评价手段基于统计学从动脉瘤位置、动脉瘤大小、患病人群、患者过往病史以及患者年龄分析动脉瘤，从而推测出动脉瘤的五年破裂风险。然而，实践发现，该评估手段仅是对动脉瘤患病人群进行统计学分析，忽略了动脉瘤患者个体实际情况的分析，因此对动脉瘤的风险评估的准确率较低。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法及系统，能够通过颅内动脉瘤的形态学参数、血流动力学参数以及临床参数对患者的颅内动脉瘤破裂风险进行全面自动分析，从而提高动脉瘤破裂风险评估的准确率。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例第一方面公开了一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，所述方法应用于颅内动脉瘤破裂风险的评估系统中，所述方法包括：根据颅内影像数据建立包括载瘤动脉和所述载瘤动脉上的动脉瘤的三维模型，所述三维模型包括与所述载瘤动脉相匹配的虚拟载瘤动脉以及与所述动脉瘤相匹配的虚拟动脉瘤；基于所述三维模型确定目标形态学参数，所述目标形态学参数包括所述虚拟载瘤动脉的形态学参数以及所述虚拟动脉瘤的形态学参数；基于所述三维模型确定目标血流动力学参数，所述目标血流动力学参数包括所述虚拟载瘤动脉的血流动力学参数以及所述虚拟动脉瘤的血流动力学参数；基于预先训练好的机器学习模型对所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到所述虚拟动脉瘤的评估结果，所述评估结果用于评估所述动脉瘤的破裂风险，所述目标临床参数包括预先确定出的所述颅内影像数据对应的用户的临床参数。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述基于所述三维模型确定目标形态学参数，包括：基于预先确定的模型分割算法分割所述三维模型，得到分割后的三维模型，并基于所述分割后的三维模型确定目标形态学参数；其中，所述基于预先确定的模型分割算法分割所述三维模型，得到分割后的三维模型，包括：基于预先确定的模型分割算法确定所述虚拟载瘤动脉上的某一像素点所在位置作为第一模拟波的第一波源点，以及确定所述虚拟动脉瘤上的某一像素点所在位置作为第二模拟波的第二波源点，所述第一模拟波和所述第二模拟波为同一类型的模拟波；同时发射所述第一模拟波以及所述第二模拟波，并记录所述第一模拟波和所述第二模拟波的传播时长，所述传播时长的起始传播时刻为发射所述第一模拟波和所述第二模拟波的时刻，所述传播时长的终止传播时刻为所述第一模拟波的波峰和所述第二模拟波的波峰第一次重叠的时刻；确定在所述传播时长内所述第一模拟波传播所覆盖的区域和所述第二模拟波传播所覆盖的区域之和，作为与所述虚拟载瘤动脉以及所述虚拟动脉瘤相对应的分割区域，并根据所述分割区域分割所述三维模型，得到分割后的三维模型。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述基于预先训练好的机器学习模型对所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到所述虚拟动脉瘤的评估结果之后，所述方法还包括：根据所述评估结果生成所述颅内影像数据的评估报告，所述评估报告包括所述目标形态学参数的形态学风险分析结果、所述目标血流动力学参数的血流动力学风险分析结果、所述目标临床参数的临床风险分析结果以及综合风险分析结果，所述综合风险分析结果为基于所述形态学风险分析结果、所述血流动力学风险分析结果以及所述临床风险分析结果生成的结果；基于预设风险等级规则确定所述评估报告包括的所述综合风险分析结果对应的风险等级，并显示所述评估报告以及所述综合风险分析结果对应的风险等级；以及，所述方法还包括：基于所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及所述目标临床参数从预先建立的动脉瘤数据库中确定与所述评估报告最相似的目标评估报告，并显示所述目标评估报告，所述预先建立的动脉瘤数据库用于存储所有动脉瘤患者中每个所述动脉瘤患者的评估报告。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述基于所述三维模型确定目标形态学参数，包括：基于预先确定的中心线提取算法以及所述三维模型提取所述虚拟载瘤动脉的动脉中心线；基于预先确定的区域区分算法对所述三维模型进行区域区分，得到目标区域，所述目标区域包括所述虚拟载瘤动脉的动脉入口区域、所述虚拟载瘤动脉的动脉出口区域、所述虚拟载瘤动脉的动脉壁区域以及所述虚拟动脉瘤的动脉瘤壁区域；基于预先确定的形态学参数算法对所述目标区域包括的内容进行计算几何分析，得到目标形态学参数。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述基于预先确定的区域区分算法对所述三维模型进行区域区分，得到目标区域，包括：基于预先确定的区域区分算法确定所述虚拟载瘤动脉的动脉入口横截面、动脉出口横截面以及所述虚拟动脉瘤的瘤颈平面；根据所述动脉入口横截面切割所述三维模型，得到所述虚拟载瘤动脉的动脉入口区域，以及根据所述出口横截面切割所述三维模型，得到所述虚拟载瘤动脉的动脉出口区域，以及根据所述瘤颈平面切割所述三维模型，得到所述虚拟载瘤动脉的动脉壁区域以及所述虚拟动脉瘤的动脉瘤壁区域。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述基于所述三维模型确定目标血流动力学参数，包括：基于预先确定的网格划分算法划分所述三维模型，得到多个目标体网格模型，所有所述目标体网格模型均为多面体网格模型；确定所述三维模型的目标边界条件，所述目标边界条件至少包括所述虚拟载瘤动脉的动脉入口边界的边界条件、所述虚拟载瘤动脉的动脉出口边界的边界条件；基于所有所述目标体网格模型以及所述目标边界条件模拟所述虚拟载瘤动脉的血液流动以及所述虚拟动脉瘤的血液流动，得到目标血流动力学参数。作为一种可选的实施方式，在本专利技术实施例第一方面中，所述基于预先训练好的机器学习模型对所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到所述虚拟动脉瘤的评估结果之前，所述方法还包括：构建机器学习模型，所述机器学习模型用于确定所述虚拟动脉瘤的评估结果；其中，所述构建机器学习模型，包括：获取多个样本颅内影像数据，每个所述样本颅内影像数据对应一个动脉瘤患者；确定每个所述样本颅内影像数据的样本特征参数，每个所述样本特征参数包括样本形态学参数、与所述样本形态学参数对应的样本血流动力参数以及与该样本形态学参数对应的样本临床参数；标记每个所述样本特征参数，得到标记后的样本特征参数以及所述标记后的样本特征参数对应的标记值；基于预先确定的训练算法训练每个所述标记后的样本特征参数，得到机器学习模型；其中，所述标记每个所述样本特征参数，得到标记后的样本特征参数对应的标记值，包括：当所述样本颅内影像数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据颅内影像数据建立包括载瘤动脉和所述载瘤动脉上的动脉瘤的三维模型，所述三维模型包括与所述载瘤动脉相匹配的虚拟载瘤动脉以及与所述动脉瘤相匹配的虚拟动脉瘤；基于所述三维模型确定目标形态学参数，所述目标形态学参数包括所述虚拟载瘤动脉的形态学参数以及所述虚拟动脉瘤的形态学参数；基于所述三维模型确定目标血流动力学参数，所述目标血流动力学参数包括所述虚拟载瘤动脉的血流动力学参数以及所述虚拟动脉瘤的血流动力学参数；基于预先训练好的机器学习模型对所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到所述虚拟动脉瘤的评估结果，所述评估结果用于评估所述动脉瘤的破裂风险，所述目标临床参数包括预先确定出的所述颅内影像数据对应的用户的临床参数。

【技术特征摘要】
1.一种颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据颅内影像数据建立包括载瘤动脉和所述载瘤动脉上的动脉瘤的三维模型，所述三维模型包括与所述载瘤动脉相匹配的虚拟载瘤动脉以及与所述动脉瘤相匹配的虚拟动脉瘤；基于所述三维模型确定目标形态学参数，所述目标形态学参数包括所述虚拟载瘤动脉的形态学参数以及所述虚拟动脉瘤的形态学参数；基于所述三维模型确定目标血流动力学参数，所述目标血流动力学参数包括所述虚拟载瘤动脉的血流动力学参数以及所述虚拟动脉瘤的血流动力学参数；基于预先训练好的机器学习模型对所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到所述虚拟动脉瘤的评估结果，所述评估结果用于评估所述动脉瘤的破裂风险，所述目标临床参数包括预先确定出的所述颅内影像数据对应的用户的临床参数。2.根据权利要求1所述的颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，其特征在于，所述基于所述三维模型确定目标形态学参数，包括：基于预先确定的模型分割算法分割所述三维模型，得到分割后的三维模型，并基于所述分割后的三维模型确定目标形态学参数；其中，所述基于预先确定的模型分割算法分割所述三维模型，得到分割后的三维模型，包括：基于预先确定的模型分割算法确定所述虚拟载瘤动脉上的某一像素点所在位置作为第一模拟波的第一波源点，以及确定所述虚拟动脉瘤上的某一像素点所在位置作为第二模拟波的第二波源点，所述第一模拟波和所述第二模拟波为同一类型的模拟波；同时发射所述第一模拟波以及所述第二模拟波，并记录所述第一模拟波和所述第二模拟波的传播时长，所述传播时长的起始传播时刻为发射所述第一模拟波和所述第二模拟波的时刻，所述传播时长的终止传播时刻为所述第一模拟波的波峰和所述第二模拟波的波峰第一次重叠的时刻；确定在所述传播时长内所述第一模拟波传播所覆盖的区域和所述第二模拟波传播所覆盖的区域之和，作为与所述虚拟载瘤动脉以及所述虚拟动脉瘤相对应的分割区域，并根据所述分割区域分割所述三维模型，得到分割后的三维模型。3.根据权利要求1或2所述的颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，其特征在于，所述基于预先训练好的机器学习模型对所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及目标临床参数进行运算，得到所述虚拟动脉瘤的评估结果之后，所述方法还包括：根据所述评估结果生成所述颅内影像数据的评估报告，所述评估报告包括所述目标形态学参数的形态学风险分析结果、所述目标血流动力学参数的血流动力学风险分析结果、所述目标临床参数的临床风险分析结果以及综合风险分析结果，所述综合风险分析结果为基于所述形态学风险分析结果、所述血流动力学风险分析结果以及所述临床风险分析结果生成的结果；基于预设风险等级规则确定所述评估报告包括的所述综合风险分析结果对应的风险等级，并显示所述评估报告以及所述综合风险分析结果对应的风险等级；以及，所述方法还包括：基于所述目标形态学参数、所述目标血流动力学参数以及所述目标临床参数从预先建立的动脉瘤数据库中确定与所述评估报告最相似的目标评估报告，并显示所述目标评估报告，所述预先建立的动脉瘤数据库用于存储所有动脉瘤患者中每个所述动脉瘤患者的评估报告。4.根据权利要求1所述的颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，其特征在于，所述基于所述三维模型确定目标形态学参数，包括：基于预先确定的中心线提取算法以及所述三维模型提取所述虚拟载瘤动脉的动脉中心线；基于预先确定的区域区分算法对所述三维模型进行区域区分，得到目标区域，所述目标区域包括所述虚拟载瘤动脉的动脉入口区域、所述虚拟载瘤动脉的动脉出口区域、所述虚拟载瘤动脉的动脉壁区域以及所述虚拟动脉瘤的动脉瘤壁区域；基于预先确定的形态学参数算法对所述目标区域包括的内容进行计算几何分析，得到目标形态学参数。5.根据权利要求4所述的颅内动脉瘤破裂风险的评估方法，其特征在于，所述基于预先确定的区域区分算法对所述三维模型进行区域区分，得到目标区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：区初斌，钱逸，李洲健，
申请(专利权)人：广州新脉科技有限公司，广州芯脉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44