【技术实现步骤摘要】
基于动物迁移和神经网络模型的影像结果预测方法及系统
本专利技术属于医疗信息
，具体涉及一种基于动物迁移和神经网络模型的影像结果预测方法及系统。
技术介绍
脑梗死又称缺血性脑卒中，是指各种脑血管病变所致脑部血液供应障碍，导致局部脑组织缺血、缺氧性坏死，而迅速出现相应神经功能缺损的一类临床综合征，是导致世界人口死亡的重要原因，也是导致人类残疾的主要原因之一。而脑卒中的救治效果具有极强的时间依赖性，急性缺血性脑卒中治疗时间窗窄，越早治疗效果越好。使用重组组织型纤溶酶原激活剂(Recombinanttissueplasminogenactivator，r-tPA)进行静脉溶栓治疗(在发病4.5h内)是目前最有效的治疗方法之一。最近5年血管内治疗取得巨大的突破，多项具有里程碑意义的多中心、前瞻性、随机、开放、随机终点的临床试验均证实前循环大血管闭塞性脑卒中患者在治疗时间窗内(通常是6小时)应用机械取栓术具有显著的临床获益。尽管机械取栓和静脉溶栓都能使急性缺血性脑卒中患者获益，但国内公众对于脑梗死缺乏认识，且脑梗死的时间窗极短，导致大多数来医院就诊的患者均已错过救治的最...
【技术保护点】
1.一种基于动物迁移和神经网络模型的影像结果预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：利用同一疾病的动物模型采集动物影像数据，以及采集同一疾病的病患影像数据；其中，每个动物和病患的影像数据均作为一个样本的影像数据；根据是否进行治疗以及治疗方法对动物进行分组得到不同治疗方法的动物治疗组以及未治疗的动物观察组，动物治疗组的影像数据包括治疗前的CTP影像、治疗后的DWI‑MRI影像；动物观察组的影像数据包括治疗前的CTP影像和DWI‑MRI影像、预设时长后的DWI‑MRI影像；根据是否进行治疗以及所述治疗方法对病患进行分组得到不同治疗方法的病患治疗组以及未治疗的病患观察组，病患观...
【技术特征摘要】
1.一种基于动物迁移和神经网络模型的影像结果预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：利用同一疾病的动物模型采集动物影像数据，以及采集同一疾病的病患影像数据；其中，每个动物和病患的影像数据均作为一个样本的影像数据；根据是否进行治疗以及治疗方法对动物进行分组得到不同治疗方法的动物治疗组以及未治疗的动物观察组，动物治疗组的影像数据包括治疗前的CTP影像、治疗后的DWI-MRI影像；动物观察组的影像数据包括治疗前的CTP影像和DWI-MRI影像、预设时长后的DWI-MRI影像；根据是否进行治疗以及所述治疗方法对病患进行分组得到不同治疗方法的病患治疗组以及未治疗的病患观察组，病患观察组的影像数据至少包括治疗前的CTP影像、预设时长后的DWI-MRI影像，病患治疗组的影像数据至少包括治疗前的CTP影像、治疗后DWI-MRI影像，存在部分病患的影像数据还包括治疗前的DWI-MRI影像；S2：从步骤S1的影像数据中获取分割网络的训练数据，并训练所述分割网络，以及利用训练后的分割网络生成每个样本的CBF、CBV、TTP、TTD的四个灌注分割图；其中，所述分割网络的输入数据为CTP影像，输出数据为四个灌注分割图；所述训练数据为动物观察组的影像数据以及存在治疗前的DWI-MRI影像的病患样本的影像数据，其中，利用样本两个时刻的DWI-MRI影像生成样本金标准以及根据分割网络获取样本的四个灌注分割，再基于同一样本的金标准和四个灌注分割图中缺血半暗带的匹配关系调节分割网络；S3：利用样本的四个灌注分割图、以及治疗后的DWI-MRI影像或预设时长后的DWI-MRI影像训练第一分类网络，利用训练后的第一分类网络预测DWI-MRI影像；所述第一分类网络包括每类治疗方法对应的一分类子网络以及未治疗对应的一分类子网络；其中，分别利用同一治疗方法的动物治疗组和病患治疗组中每个样本的四个灌注分割图，以及治疗后的DWI-MRI影像训练分类网络得到所述治疗方法的一分类子网络，训练后的所述治疗方法的一分类子网络的输入数据为四个灌注分割图，输出数据为采用所述治疗方法的DWI-MRI影像预测结果；利用未治疗的动物观察组和病患观察组中每个样本的四个灌注分割图、以及预设时长后的DWI-MRI影像训练分类网络得到未治疗对应的一分类子网络，训练得到所述未治疗对应的一分类子网络的输入数据为四个灌注分割图，输出数据为不治疗对应的DWI-MRI影像预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S1中还采集了...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨利，邹婷，王丹，孟舒娟，彭健，吴静，高小平，王罗彬，张子曙，白皛，
申请(专利权)人：中南大学湘雅二医院，
类型：发明
国别省市：湖南,43
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。