【技术实现步骤摘要】
基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法
本专利技术涉及无创测量领域，具体涉及一种基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法。
技术介绍
肝硬化是各种慢性肝病的终末期表现，门静脉高压是肝硬化重要表现之一。门脉高压的精准评估对肝硬化危险度分层和个体化治疗具有重要意义。肝静脉压力梯度(HepaticVenousPressureGradient,HVPG)是门静脉高压危险分层的金标准。然而，HVPG作为有创的测量手段，在门脉高压早期没有严重并发症时，患者接受度低，检查费用昂贵，在我国以及其他发展中国家的临床推广应用受到很大限制。因此，寻找一种无创的门脉高压评估方法是肝硬化门静脉高压领域的研究热点。人工智能是指运用计算机的软硬件模拟人的智能行为用于疾病的精准诊疗，其发展为肝硬化门脉高压的无创评估提供了新的机遇。其中卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)是人工智能的代表性方法，也是目前精准医疗的研究热点。CNN由卷积层、池化层、全连接层构成，卷积层通过稀疏化局部连...
【技术保护点】
1.基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法，其特征在于，/n包括以下步骤：/nS1.获取肝硬化门脉高压患者门脉期的CTA图层序列图像；/nS2.对CTA图层序列图像进行预处理；/nS3.基于预处理后的CTA图层序列图像进行分割，获取肝脏、脾脏和门脉系统三维图像；/nS4.采用多通道3D卷积神经网络提取肝脏、脾脏和门脉系统三维图像的特征，以测量的肝硬化门脉高压患者的HVPG分级值作为输出进行训练，获得稳定的门脉高压预测模型；/nS5.通过稳定的门脉高压预测模型对患者的门脉压力进行评估。/n
【技术特征摘要】
1.基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法，其特征在于，
包括以下步骤：
S1.获取肝硬化门脉高压患者门脉期的CTA图层序列图像；
S2.对CTA图层序列图像进行预处理；
S3.基于预处理后的CTA图层序列图像进行分割，获取肝脏、脾脏和门脉系统三维图像；
S4.采用多通道3D卷积神经网络提取肝脏、脾脏和门脉系统三维图像的特征，以测量的肝硬化门脉高压患者的HVPG分级值作为输出进行训练，获得稳定的门脉高压预测模型；
S5.通过稳定的门脉高压预测模型对患者的门脉压力进行评估。
2.如权利要求1所述的基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法，其特征在于，步骤S1中，通过CTA序列薄层扫描方式，获取肝硬化门脉高压患者的门静脉期CTA图层序列，以dicom格式导出。
3.如权利要求1所述的基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法，其特征在于，步骤S2中，所述对CTA图层序列图像进行预处理包括：
S21、统一图像分辨率；
S22、对门脉期的肝脏、脾脏以及门脉血管的CT值分别进行定位；
S23、采用高斯滤波器来消除高斯噪声；
S24、选用拉普拉斯算子Klaplace来锐化细微血管结构；
S25、对图像尺寸进行缩小处理；
S26、对图像进行归一化处理。
4.如权利要求1所述的基于3D多通道卷积神经网络的肝硬化门脉高压无创评估方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
S31、将预处理后的CTA图层序列图像导入MIMICS软件，自动生成门脉期CT血管增强三维成像的冠状位、矢状位和横轴位图像；
S32、门静脉系统三维图像的获取，包括步骤S321-S325：
S321、以门静脉血管为目标，利用MIMICS的阈值工具，以包含门静脉血管目标的CT值且排除临近目标的周围肝脏等软组织的CT值为目标设置阈值范围，初步勾选门脉血管；
S322、利用MIMICS软件的区域增长工具选择门静脉系统，提取与门静脉血管目标在空间结构上有连接的结构；
S323、利用MASK工具将目标未选中的地方进行填充，擦除多余的非门静脉系统组织；
S324、利用Calculate3Dmask工具建立门静脉系统三维模型；
S325、利用MIMICS软件的Smoothing工具对门静脉系统三维模型进行表面光滑处理，将获得的门静脉系统三维图像以NiFTI格式导出另存；
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