【技术实现步骤摘要】
一种动脉瘤破裂风险评估方法及系统
本说明书涉及医学影像和计算机
，尤其涉及一种动脉瘤破裂风险评估方法及系统。
技术介绍
颅内动脉瘤多为发生在颅内动脉管壁上的异常膨出，据报道，颅内未破裂动脉瘤在我国成人中患病率可高达7％，破裂后造成蛛网膜下腔出血，可导致严重残疾或死亡。颅内动脉瘤破裂后治疗主要是清除颅内血肿并阻止血液继续流向颅内；颅内未破裂动脉瘤需要根据动脉瘤破裂风险评估结果及被观察者的病情，制定个性化管理方案，进行保守观察或手术干预。因此，动脉瘤破裂风险评估具有重要的意义。目前，由观察者根据三维DSA(Digitalsubtractionangiography，数字减影血管造影)造影图像或MRA(MagneticResonanceAngiography，磁共振血管成像)图像观察动脉瘤形态，并结合被观察者的病情，评估动脉瘤破裂风险，这种方法往往依赖观察者的经验，受主观判断影响，缺少客观支持，耗时久。因此，需要一种新的方法，能够排除或减少人为因素的参与，缩短耗时，实现简单快捷的进行动脉瘤破裂风险评估，为动脉...
【技术保护点】
1.一种动脉瘤破裂风险评估方法，其特征在于，包括：/n将待处理的三维DSA图像转化为STL格式的图像，测量被观察者的动脉瘤形态学参数，作为第一数据；/n获取所述待处理的三维DSA图像对应的被观察者的病历信息参数，作为第二数据；/n将所述第一数据和/或所述第二数据输入动脉瘤风险评估模型，获得所述待处理的三维DSA图像的动脉瘤风险评估结果，其中，所述动脉瘤风险评估模型是基于GBDT算法预先训练获得的模型，所述动脉瘤破裂风险评估结果包括动脉瘤破裂概率；/n输出所述待处理的三维DSA图像的动脉瘤风险评估结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种动脉瘤破裂风险评估方法，其特征在于，包括：
将待处理的三维DSA图像转化为STL格式的图像，测量被观察者的动脉瘤形态学参数，作为第一数据；
获取所述待处理的三维DSA图像对应的被观察者的病历信息参数，作为第二数据；
将所述第一数据和/或所述第二数据输入动脉瘤风险评估模型，获得所述待处理的三维DSA图像的动脉瘤风险评估结果，其中，所述动脉瘤风险评估模型是基于GBDT算法预先训练获得的模型，所述动脉瘤破裂风险评估结果包括动脉瘤破裂概率；
输出所述待处理的三维DSA图像的动脉瘤风险评估结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动脉瘤风险评估模型的获取具体包括：
获取已知样本的动脉瘤数据，其中，所述动脉瘤数据包括第一数据和/或第二数据；
将所述已知样本的动脉瘤数据进行预处理，并将所述经过预处理的动脉瘤数据分为训练集数据和测试集数据，将所述训练集数据作为学习样本数据；
利用所述学习样本数据进行GBDT算法学习，获得动脉瘤风险评估模型；
利用所述测试集数据对所述动脉瘤风险评估模型进行测试，输出动脉瘤破裂风险概率以验证所述动脉瘤风险评估模型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述已知样本的动脉瘤数据进行预处理，并将所述经过预处理的动脉瘤数据分为训练集数据和测试集数据，将所述训练集数据作为学习样本数据，具体包括：
将所述第一数据和/或所述第二数据进行拟合，获得第三数据；
将所述第一数据、所述第二数据和所述第三数据按照一定比例分为训练集数据和测试集数据，将所述训练集数据作为学习样本数据，其中，所述学习样本数据中属于动脉瘤破裂的数据和属于动脉瘤未破裂的数据的占比相同。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述学习样本数据具有数字标签，用于标注动脉瘤是否破裂，其中，0表示动脉瘤未破裂，1表示动脉瘤破裂。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一数据和/或所述第二数据进行拟合，获得第三数据，具体包括：
从所述第一数据和/或所述第二数据中获取属于破裂动脉瘤的数据；
基于所述属于破裂动脉瘤的数据，利用K-近邻算法查找与所述属于破裂动脉瘤的数据在数值距离上相近的数值作为第三数据。
6.一种动...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨新健，刘健，朱巍，张义森，王坤，张莹，马泽，宋凌，印胤，
申请(专利权)人：北京市神经外科研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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