本申请涉及数字医疗领域，揭示了脊柱核磁共振图像的分析方法，包括：获取当前用户的脊柱核磁共振图像；分析所述脊柱核磁共振图像对应的扫描方位；调用与所述扫描方位相对应的区域提取框；通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域；获取所述待分析区域的中心像素点，输入至预训练的位置识别模型后经高斯滤波卷积得到的高斯球；根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息。通过只标注待分析区域中心点的标注数据，并通过将中心点的标签通过高斯滤波转化为高斯标签作为位置识别模型的训练集，极大地降低了数据标注成本，并通过高斯过程提高位置定位的精准性。并通过高斯过程提高位置定位的精准性。并通过高斯过程提高位置定位的精准性。
【技术实现步骤摘要】
脊柱核磁共振图像的分析方法、装置和计算机设备
[0001]本申请涉及数字医疗领域，特别是涉及到脊柱核磁共振图像的分析方法、装置和计算机设备。
技术介绍
[0002]核磁共振成像技术已经成为诊断脊椎疾病的重要工具，相比于其他成像技术，其在描述软组织结构方面具有很强优势,同时安全性和可靠性也尤为突出。医生在研读核磁共振图像上花费的时间随之倍增，占据了医生的大量诊断时间。借助现已高度发展的深度学习、人工智能等技术，通过核磁共振图像辅助医生进行预诊断，可以减轻医生负担，降低患者检查成本，提高医院运营效率。但基于深度学习、人工智能等技术，需要大量的标准数据作为支撑，需要耗费大量的人力进行数据标注，尤其是标准分割标签或者外接矩形框标签。亟待开发一种训练标注成本小，网络轻量且对硬件平台要求低的辅助诊断方式。
技术实现思路
[0003]本申请的主要目的为解决现有核磁共振图像的智能分析方法标注成本高、且识别精准度低的技术问题。
[0004]本申请提出一种脊柱核磁共振图像的分析方法，包括：
[0005]获取当前用户的脊柱核磁共振图像；
[0006]分析所述脊柱核磁共振图像对应的扫描方位；
[0007]调用与所述扫描方位相对应的区域提取框；
[0008]通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域；
[0009]获取所述待分析区域的中心像素点，输入至预训练的位置识别模型后经高斯滤波卷积得到的高斯球；
[0010]根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息。
[0011]优选地，所述扫描方位包括矢状位的扫描，所述矢状位对应第一提取框，所述待分析区域为各椎块所对应区域，所述通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域的步骤，包括：
[0012]获取所述脊柱核磁共振图像中的脊柱序列块，在所述矢状位状态下的排布弯曲数据，其中，所述脊柱序列块由椎块和间盘块交替排布组成；
[0013]根据所述排布弯曲数据实时调整所述第一提取框的角度；
[0014]当所述第一提取框的四周框平行于指定椎块或指定间盘块的外围轮廓框且所述指定椎块或指定间盘块的外围轮廓框包含于所述第一提取框的四周框内时，控制所述第一提取框提取所述指定椎块的像素数据，其中，所述指定椎块为脊柱序列块中所有椎块中的任一块，所述指定间盘块为脊柱序列块中所有间盘块中的任一块；
[0015]将所述指定椎块的像素数据，映射为所述待分析区域。
[0016]优选地，所述扫描方位包括横断面的扫描，所述横断面对应第二提取框，所述待分
析区域为各间盘所对应区域，所述通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域的步骤，包括：
[0017]当所述第二提取框的四周框平行于指定间盘轴扫面的外围轮廓框且所述指定间盘轴扫面的外围轮廓框包含于所述第一提取框的四周框内时，控制所述第二提取框提取所述指定间盘轴扫面的像素数据；
[0018]将所述指定间盘轴扫面的像素数据，映射为所述待分析区域。
[0019]优选地，所述根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息的步骤，包括：
[0020]判断所述高斯球是否与指定标准高斯球相同；
[0021]若相同，则将所述指定标准高斯球对应的位置标注数据作为所述待分析区域的位置信息。
[0022]优选地，所述根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息的步骤之后，包括：
[0023]获取所述矢状位的扫描下得到的各所述间盘块分别对应的第一位置信息，以及所述横断面的扫描下得到的各所述间盘块分别对应的第二位置信息；
[0024]将所述第一位置信息和所述第二位置信息中携带相同间盘位置信息的图像数据，组合为间盘征像识别数据；
[0025]将所述间盘征像识别数据，输入间盘的征像识别模型中进行征像识别；
[0026]获取所述间盘的征像识别模型输出的间盘征像数据。
[0027]优选地，所述矢状位的扫描包括T1矢状位的扫描和T2矢状位的扫描，所述根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息的步骤之后，包括：
[0028]获取所述T1矢状位的扫描下得到的各所述椎块分别对应的第三位置信息，以及所述T2矢状位的扫描下得到的各所述椎块分别对应的第四位置信息；
[0029]将所述第三位置信息和所述第四位置信息中携带相同椎块位置信息的图像数据，组合为椎块征像识别数据；
[0030]将所述椎块征像识别数据，输入椎块的征像识别模型中进行征像识别；
[0031]获取所述椎块的征像识别模型输出的椎块征像数据。
[0032]优选地，所述获取所述待分析区域的中心像素点，输入至预训练的位置识别模型后经高斯滤波卷积得到的高斯球的步骤之前，包括：
[0033]获取人工标准的脊柱位置数据，其中，所述脊柱位置数据包括脊柱椎块的中心点位置数据和脊柱间盘的中心点位置数据；
[0034]将所述脊柱椎块的中心点位置数据和脊柱间盘的中心点位置数据进行高斯滤波，得到各所述脊柱椎块的中心点位置数据分别对应的第一标准高斯球，以及各所述脊柱间盘的中心点位置数据分别对应的第二标准高斯球；
[0035]将所有所述第一标准高斯球和所有所述第二标准高斯球形成训练集；
[0036]在所述训练集上训练U型结构的深度学习模型，得到所述位置识别模型。
[0037]本申请还提供了一种脊柱核磁共振图像的分析装置，包括：
[0038]第一获取模块，用于获取当前用户的脊柱核磁共振图像；
[0039]分析模块，用于分析所述脊柱核磁共振图像对应的扫描方位；
[0040]调用模块，用于调用与所述扫描方位相对应的区域提取框；
[0041]提取模块，用于通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区
域；
[0042]第二获取模块，用于获取所述待分析区域的中心像素点，输入至预训练的位置识别模型后经高斯滤波卷积得到的高斯球；
[0043]确定模块，用于根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息。
[0044]本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0045]本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0046]本申请通过只标注待分析区域中心点的标注数据，并通过将中心点的标签通过高斯滤波转化为高斯标签作为位置识别模型的训练集，极大地降低了数据标注成本，并通过高斯过程提高位置定位的精准性。
附图说明
[0047]图1本申请一实施例的脊柱核磁共振图像的分析方法流程示意图；
[0048]图2本申请一实施例的脊柱核磁共振图像的分析装置结构示意图；
[0049]图3本申请一实施例的计算机设备内部结构示意图。
具体实施方式
[0050]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种脊柱核磁共振图像的分析方法，其特征在于，包括：获取当前用户的脊柱核磁共振图像；分析所述脊柱核磁共振图像对应的扫描方位；调用与所述扫描方位相对应的区域提取框；通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域；获取所述待分析区域的中心像素点，输入至预训练的位置识别模型后经高斯滤波卷积得到的高斯球；根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息。2.根据权利要求1所述的脊柱核磁共振图像的分析方法，其特征在于，所述扫描方位包括矢状位的扫描，所述矢状位对应第一提取框，所述待分析区域为各椎块所对应区域，所述通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域的步骤，包括：获取所述脊柱核磁共振图像中的脊柱序列块，在所述矢状位状态下的排布弯曲数据，其中，所述脊柱序列块由椎块和间盘块交替排布组成；根据所述排布弯曲数据实时调整所述第一提取框的角度；当所述第一提取框的四周框平行于指定椎块或指定间盘块的外围轮廓框且所述指定椎块或指定间盘块的外围轮廓框包含于所述第一提取框的四周框内时，控制所述第一提取框提取所述指定椎块的像素数据，其中，所述指定椎块为脊柱序列块中所有椎块中的任一块，所述指定间盘块为脊柱序列块中所有间盘块中的任一块；将所述指定椎块的像素数据，映射为所述待分析区域。3.根据权利要求2所述的脊柱核磁共振图像的分析方法，其特征在于，所述扫描方位包括横断面的扫描，所述横断面对应第二提取框，所述待分析区域为各间盘所对应区域，所述通过所述区域提取框提取所述脊柱核磁共振图像中的待分析区域的步骤，包括：当所述第二提取框的四周框平行于指定间盘轴扫面的外围轮廓框且所述指定间盘轴扫面的外围轮廓框包含于所述第一提取框的四周框内时，控制所述第二提取框提取所述指定间盘轴扫面的像素数据；将所述指定间盘轴扫面的像素数据，映射为所述待分析区域。4.根据权利要求3所述的脊柱核磁共振图像的分析方法，其特征在于，所述根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息的步骤，包括：判断所述高斯球是否与指定标准高斯球相同；若相同，则将所述指定标准高斯球对应的位置标注数据作为所述待分析区域的位置信息。5.根据权利要求4所述的脊柱核磁共振图像的分析方法，其特征在于，所述根据所述高斯球确定所述待分析区域的位置信息的步骤之后，包括：获取所述矢状位的扫描下得到的各所述间盘块分别对应的第一位置信息，以及所述横断面的扫描下得到的各所述间盘块分别对应的第二位置信息；将所述第一位置信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴海萍，张芮溟，王宁，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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