序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，包括图像分类模块识别DICOM图像中的正位胸片图像；图像质量判断模块提取符合预设条件的正位胸片图像并定义为合格图像；术后及置入物诊断模块检测合格图像中是否存在术后或置入物；肺野分割诊断模块在无术后或置入物的合格图像上将肺野分割；二分类诊断模块对肺野进行正、异常诊断；AI方案管理模块判断各模块的运行顺序，将合格图像及在先运行的模块输出的诊断数据根据预设的配置发送给在后运行的模块；结构化报告模块基于各个模块的诊断数据自动生成诊断印象。本发明专利技术还公开一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断方法。本发明专利技术提高了诊断正确率，减少了检查成本。

【技术实现步骤摘要】
序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统及方法
本专利技术涉及医疗信息领域，更具体地，涉及一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统及方法。
技术介绍
胸部X线是最为常见的胸部影像检查方法，成本低廉，应用面广。但胸部X线是一种叠加图像，而且胸部涉及的疾病类型非常多，从下颈部到上腹部，包括了下颈椎、胸椎、上腰椎、纵膈、心血管、肺部、胸廓、横膈膜、以及上腹部的部分器官，涉及大多20+种常见疾病。分析胸片图像并做出正确诊断是影像诊断领域最为艰巨的任务之一。如何设计胸部X线的影像分析AI诊断来切实地帮助医生提高效率是一项复杂的工作，需要在各种因素之间平衡。如果目标特别狭窄，医生还需要对其他类型的疾病进行观察，并不能提高效率。如果目标特别宽泛，医生还需要通过自己的分析进行细化，效率上的提升就会非常有限。现有技术中，胸部X线AI诊断分析逻辑并不能解决胸片图像是多器官、多组织叠加导致难以分析的问题，而且很有可能由于逻辑缺陷，给诊断结果带来偏差，影响了患者的治愈，而解决这类问题仍然需要采用CT扫描等高级检查方案，但是这种方式增加了患者的检查费本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，其特征在于，包括影像信息管理模块、图像分类模块、图像质量判断模块、AI方案管理模块、术后及置入物诊断模块、肺野分割诊断模块、二分类诊断模块和结构化报告模块，其中，/n所述影像信息管理模块，与所述图像分类模块相连，用于当患者拍摄完检查项目为胸片正位的检查时，将该患者的DICOM图像通过DICOM协议传输给所述图像分类模块；/n所述图像分类模块，与所述影像信息管理模块和所述图像质量判断模块相连，用于提取每张所述DICOM图像所含有的参数，根据所述参数设置该DICOM图像标签，基于所述DICOM图像标签识别正位胸片图像，并将所述正位胸片图像发送给所述...

【技术特征摘要】
1.一种序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，其特征在于，包括影像信息管理模块、图像分类模块、图像质量判断模块、AI方案管理模块、术后及置入物诊断模块、肺野分割诊断模块、二分类诊断模块和结构化报告模块，其中，
所述影像信息管理模块，与所述图像分类模块相连，用于当患者拍摄完检查项目为胸片正位的检查时，将该患者的DICOM图像通过DICOM协议传输给所述图像分类模块；
所述图像分类模块，与所述影像信息管理模块和所述图像质量判断模块相连，用于提取每张所述DICOM图像所含有的参数，根据所述参数设置该DICOM图像标签，基于所述DICOM图像标签识别正位胸片图像，并将所述正位胸片图像发送给所述图像质量判断模块；其中，所述参数包括年龄、体位、投照野范围；
所述图像质量判断模块，分别与所述图像分类模块和所述AI方案管理模块相连，用于基于预设条件，对所述正位胸片图像进行质量的分析，将符合所述预设条件的所述正位胸片图像发送给所述AI方案管理模块；所述符合所述预设条件的所述正位胸片图像定义为合格图像；
所述术后及置入物诊断模块，与所述AI方案管理模块相连，用于检测所述合格图像中是否存在术后和/或置入物，当存在所述术后和/或置入物时，输出第一诊断数据及第一图像，当不存在所述术后和/或置入物时，输出第二图像，并将所述第一诊断数据、所述第一图像、所述第二图像发送给所述AI方案管理模块；
所述肺野分割诊断模块，与所述AI方案管理模块相连，用于在所述第二图像上将肺野分割，设置所述肺野的坐标，输出第二诊断数据，对所述肺野设置肺野标签，输出第三图像，并将所述第二诊断数据、所述第三图像发送给所述AI方案管理模块；
所述二分类诊断模块，与所述AI方案管理模块相连，用于基于所述第二图像和所述第三图像，对所述合格图像进行正常或异常的诊断，将正常诊断数据或异常诊断数据发送给所述AI方案管理模块；
所述AI方案管理模块，分别与所述图像质量判断模块、所述术后及置入物诊断模块、所述肺野分割诊断模块、所述二分类诊断模块和所述结构化报告模块相连，用于判断所述术后及置入物诊断模块、所述肺野分割诊断模块和所述二分类诊断模块的运行顺序，并基于所述运行顺序，将所述合格图像发送给所述术后及置入物诊断模块，将所述第二图像发送给所述肺野分割诊断模块，将所述第二图像和所述第三图像发送给所述二分类诊断模块，并自动实时存储所述第一诊断数据、所述第二诊断数据、所述第三诊断数据，所述第一图像、所述第二图像、所述第三图像、所述正常诊断数据/所述异常诊断数据，将所述第一诊断数据、所述第一图像、所述第二诊断数据、所述正常诊断数据/所述异常诊断数据发送给所述结构化报告模块；
所述结构化报告模块，与所述AI方案管理模块相连，用于基于内置的预设规则，将所述第一诊断数据、所述第一图像、所述第二诊断数据、所述正常诊断数据/所述异常诊断数据自动生成诊断印象，供医生查看。


2.根据权利要求1所述的序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，其特征在于，当所述二分类诊断模块输出的数据为所述异常诊断数据时，该系统还包括胸片分类诊断模块和胸片病灶分割模块，其中，
所述胸片分类诊断模块，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述第一图像和所述第二图像，基于所述第一图像和所述第二图像，识别该合格图像疾病类别，并输出第四诊断数据，并将所述第四诊断数据发送给所述AI方案管理模块，此时，所述AI方案管理模块将所述第四诊断数据发送给所述结构化报告模块；
所述胸片病灶分割模块，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述第二图像，基于所述第二图像，在该合格图像上分割出局灶性病变，对所述局灶性病变设置坐标，输出第五诊断数据，并将所述第五诊断数据发送给所述AI方案管理模块，此时，所述AI方案管理模块将所述第五诊断数据发送给所述结构化报告模块。


3.根据权利要求1所述的序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，其特征在于，所述置入物诊断模块为第一时间运行，其具体流程为：基于所述合格图像，检测是否存在所述术后和/或所述置入物，当存在所述术后和/或所述置入物时，则对所述术后设置术后标签，对每个所述置入物设置相应的置入物标签，当不存在所述术后和/或所述置入物时，则设置无发现标签，则所述术后标签、所述置入物标签为所述第一诊断数据，带有所述术后标签、所述置入物标签的所述合格图像即为所述第一图像，带有所述无发现标签的所述合格图像即为所述第二图像；此时，所述AI方案管理模块将所述第一诊断数据、所述第一图像发送给所述结构化报告模块，将所述第二图像发送给所述肺野分割诊断模块。


4.根据权利要求3所述的序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，其特征在于，所述术后及置入物诊断模块包括图像质量分割单元、金属植入物诊断单元、置入物分割单元和乳腺术后筛查单元，其中，所述图像质量分割单元、所述金属植入物诊断单元、所述置入物分割单元和所述术后筛查单元运行的顺序为并行，即为所述第一时间运行，其中，
所述图像质量分割单元，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述合格图像，基于所述合格图像，查找辐射防护设备、配饰以及上肢，并对所述辐射防护设备、所述配饰以及所述上肢设置第一置入物标签，将所述第一置入物标签发送给所述AI方案管理模块；
所述金属植入物诊断单元，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述合格图像，基于所述合格图像，查找金属植入物，并对所述金属植入物设置第二置入物标签，将所述第二置入物标签发送给所述AI方案管理模块；
所述置入物分割单元，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述合格图像，基于所述合格图像，查找PICC管、深静脉置管和输液岗，并对所述PICC管、所述深静脉置管和所述输液岗设置第三置入物标签，将所述第三置入物标签发送给所述AI方案管理模块；
所述术后筛查单元，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述DICOM图像标签和所述合格图像，基于所述DICOM图像标签，提取女性且年龄大于预设阈值的所述合格图像，查找乳房影缺如和金属夹，并对所述乳房影缺如和所述金属夹设置所述术后标签，将所述术后标签发送给所述AI方案管理模块。


5.根据权利要求1所述的序贯型AI诊断模型对胸部X线智能诊断系统，其特征在于，所述肺野分割模块为第二时间运行，其具体流程为：基于所述肺野的坐标，计算心胸...

【专利技术属性】
技术研发人员：王霄英，贺长征，刘伟鹏，黄嘉豪，张虽虽，
申请(专利权)人：北京赛迈特锐医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11