在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，包括AI调度模块当患者扫描完检查项目为前列腺mpMRI的检查时，查找ADC序列图像；前列腺分割模块将前列腺腺体分割出来，将前列腺腺体分割成复数块不同的分区；前列腺癌智能检出模块识别ADC序列图像中前列腺的所有癌灶，测量每个癌灶的三维径线和癌灶体积；基于分区后的图像数据，计算癌灶与每个分区重合部分的体积占该癌灶体积的百分比数值，将百分比数值最大的分区判断为该癌灶的位置；结构化报告模块基于返回的结果，输出癌灶所在的分区并输出PI-RADS评分(4分或5分)。本发明专利技术还公开一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的方法。本发明专利技术能准确定位癌灶位置，判断癌灶是否侵犯到前列腺外，提高工作效率。提高工作效率。提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】
在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统及方法


[0001]本专利技术涉及医疗信息领域，更具体地，涉及一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统及方法。

技术介绍

[0002]前列腺mpMRI检查的最主要任务是检出癌并定位，以引导穿刺活检。临床对mpMRI报告的要求是：明确写出每个癌灶的大小、位置。根据临床常规或国际指南，每个癌灶均应提供按模板标注的定位信息。缺乏定位信息，或定位信息不明确，未按照模板给出定位信息等，都是不规范的，此时影像报告的价值有限。
[0003]另外，由于前列腺癌基本都是多发，穿刺时应关注最重要的癌灶，这个癌灶常常是影响患者预后的决定性病灶，也是临床诊断时最关心的。所以，在多个病灶中确定标志病灶也是报告的重要任务。现有技术的不足是没有对癌灶按模板要求精确定位，也没有确定标志病灶，不利于引导穿刺活检，影像报告的价值很有限。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统及方法，能够解决现有技术中存在的缺乏癌灶定位信息导致的不利于引导穿刺活检、降低医生工作效率的问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0006]一方面，本专利技术提供了一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，包括：AI调度模块、前列腺分割模块、前列腺癌智能检出模块和结构化报告模块，其中，AI调度模块，分别与前列腺分割模块、前列腺癌智能检出模块和结构化报告模块相连，用于当患者扫描完检查项目为前列腺多参数磁共振成像(multiparametric MRI，mpMRI)的检查时，提取该DICOM图像的头文件信息，基于头文件信息，查找ADC序列图像，并将ADC序列图像发送给前列腺分割模块和前列腺癌智能检出模块；前列腺分割模块，与AI调度模块相连，用于接收ADC序列图像，识别前列腺腺体，将前列腺腺体分割出来，基于前列腺系统穿刺的分区标准，将前列腺腺体分割成复数块不同的分区，将每个分区设置唯一分区编号，并将分区后的图像数据以及分区编号发送给AI调度模块；此时，AI调度模块还用于将分区后的图像数据以及分区编号发送给前列腺癌智能检出模块；前列腺癌智能检出模块，与AI调度模块相连，用于接收ADC序列图像，识别ADC序列图像中前列腺的所有癌灶，测量每个癌灶的三维径线和癌灶体积；基于分区后的图像数据，计算癌灶与每个分区重合部分的体积占该癌灶体积的百分比数值，当百分比数值最大时，即判断该分区为该癌灶的位置，并将每个癌灶所对应的分区编号、每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积发送给AI调度模块，此时，AI调度模块还用于将每个癌灶所对应的分区编号、每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积发送给结构化报告模块；结构化报告模块，与AI调度模块相连，用于基于分区编号，输出癌灶所在的分区，并激活该分区对应的控件；基于癌灶的三维径线和癌灶体积，输出PI-RADS评分。
[0007]优选地，前列腺癌智能检出模块还包括判断单元，与AI调度模块相连，用于计算所有分区的百分比数值之和，当百分比数值之和等于1时，则判断该癌灶在前列腺内部，当百分比数值之和小于1且大于0时，则判断该癌灶存在前列腺外侵犯，当百分比数值之和等于0时，则判断该癌灶不在前列腺；并将判断数据发送给AI调度模块。
[0008]优选地，前列腺癌智能检出模块还包括标志病灶识别单元，分别与判断单元和AI调度模块相连，用于当接收到前列腺外侵犯数据时，基于前列腺外侵犯数据，识别与之对应的癌灶数据，判断该癌灶为标志癌灶；当未接收到前列腺外侵犯数据时，基于每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积，识别癌灶体积最大的癌灶，则该癌灶判断为标志病灶，并将标志病灶对应的关键图像、三维径线和癌灶体积发送给AI调度模块；此时，结构化报告模块还用于当接收到关键图像时，激活标志病灶相关控件，并将关键图像显示在结构化报告界面相应位置。
[0009]优选地，前列腺腺体分割成复数块不同的分区，包括：6分区、12分区、39分区和41分区。
[0010]优选的，结构化报告模块还包括导航图生成单元，与AI调度模块相连，用于当接收到每个癌灶所对应的分区编号、每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积时，将所有癌灶体积从大到小排列，提取排在前三的癌灶数据，自动在导航图上标注癌灶的位置，并将标注后的导航图显示在结构化报告界面的相应位置。
[0011]另一方面，本专利技术还提供了一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的方法，包括：当患者扫描完检查项目为前列腺多参数磁共振成像(multiparametric MRI，mpMRI)的检查时，AI调度模块提取该DICOM图像的头文件信息，基于头文件信息，查找ADC序列图像，并将ADC序列图像发送给前列腺分割模块和前列腺癌智能检出模块；前列腺分割模块接收ADC序列图像，识别前列腺腺体，将前列腺腺体分割出来，基于前列腺系统穿刺的分区标准，将前列腺腺体分割成复数块不同的分区，将每个分区设置唯一分区编号，并将分区后的图像数据以及分区编号发送给AI调度模块；此时，AI调度模块还用于将分区后的图像数据以及分区编号发送给前列腺癌智能检出模块；前列腺癌智能检出模块识别ADC序列图像中前列腺的所有癌灶，测量每个癌灶的三维径线和癌灶体积；基于分区后的图像数据，计算癌灶与每个分区重合部分的体积占该癌灶体积的百分比数值，当百分比数值最大时，即判断该分区为该癌灶的位置，并将每个癌灶所对应的分区编号、每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积发送给AI调度模块，此时，AI调度模块还用于将每个癌灶所对应的分区编号、每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积发送给结构化报告模块；结构化报告模块基于分区编号，输出癌灶所在的分区，并激活该分区对应的控件；基于癌灶的三维径线和癌灶体积，输出PI-RADS评分。
[0012]优选地，该方法还包括：前列腺癌智能检出模块中的判断单元计算所有分区的百分比数值之和，当百分比数值之和等于1时，则判断该癌灶在前列腺内部，当百分比数值之和小于1且大于0时，则判断该癌灶存在前列腺外侵犯，当百分比数值之和等于0时，则判断该癌灶不在前列腺；并将判断数据发送给AI调度模块。
[0013]优选地，该方法还包括：当接收到前列腺外侵犯数据时，前列腺癌智能检出模块中的标志病灶识别单元识别与之对应的癌灶数据，判断该癌灶为标志癌灶；当未接收到存在前列腺外侵犯数据时，基于每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积，识别癌灶体积最大的癌
灶，则该癌灶判断为标志病灶，并将标志病灶对应的关键图像、三维径线和癌灶体积发送给AI调度模块；此时，结构化报告模块还用于当接收到关键图像时，激活标志病灶相关控件，并将关键图像显示在结构化报告界面相应位置。
[0014]优选地，该方法还包括：前列腺腺体分割成复数块不同的分区，包括：6分区、12分区、39分区和41分区。
[0015]优选地，该方法还包括：当接收到每个癌灶所对应的分区编号、每个癌灶的三维径线和每个癌灶体积时，结构化报告模块中的导航图生成单元将所有癌灶体积从大到小排列，提取排在前三的癌本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，其特征在于，包括：AI调度模块、前列腺分割模块、前列腺癌智能检出模块和结构化报告模块，其中，所述AI调度模块，分别与所述前列腺分割模块、所述前列腺癌智能检出模块和所述结构化报告模块相连，用于当患者扫描完检查项目为前列腺多参数磁共振成像(multiparametric MRI，mpMRI)的检查时，提取该DICOM图像的头文件信息，基于所述头文件信息，查找ADC序列图像，并将所述ADC序列图像发送给所述前列腺分割模块和所述前列腺癌智能检出模块；所述前列腺分割模块，与所述AI调度模块相连，用于接收所述ADC序列图像，识别前列腺腺体，将所述前列腺腺体分割出来，基于前列腺系统穿刺的分区标准，将所述前列腺腺体分割成复数块不同的分区，将每个所述分区设置唯一分区编号，并将分区后的图像数据以及所述分区编号发送给所述AI调度模块；此时，AI调度模块还用于将所述分区后的图像数据以及所述分区编号发送给所述前列腺癌智能检出模块；所述前列腺癌智能检出模块，与所述AI调度模块相连，用于接收所述ADC序列图像，识别所述ADC序列图像中前列腺的所有癌灶，测量每个所述癌灶的三维径线和癌灶体积；基于所述分区后的图像数据，计算所述癌灶与每个所述分区重合部分的体积占该癌灶体积的百分比数值，当所述百分比数值最大时，即判断该分区为该癌灶的位置，并将每个所述癌灶所对应的分区编号、每个所述癌灶的三维径线和每个所述癌灶体积发送给所述AI调度模块，此时，所述AI调度模块还用于将每个所述癌灶所对应的分区编号、每个所述癌灶的三维径线和每个所述癌灶体积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调度模块相连，用于基于所述分区编号，输出所述癌灶所在的分区，并激活该分区对应的控件；基于所述癌灶的三维径线和所述癌灶体积，输出PI-RADS评分。2.根据权利要求1所述的在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，其特征在于，所述前列腺癌智能检出模块还包括判断单元，与所述AI调度模块相连，用于计算所有分区的所述百分比数值之和，当所述百分比数值之和等于1时，则判断该癌灶在前列腺内部，当所述百分比数值之和小于1且大于0时，则判断该癌灶存在前列腺外侵犯，当所述百分比数值之和等于0时，则判断该癌灶不在前列腺；并将判断数据发送给所述AI调度模块。3.根据权利要求2所述的在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，其特征在于，所述前列腺癌智能检出模块还包括标志病灶识别单元，分别与所述判断单元和所述AI调度模块相连，用于当接收到所述前列腺外侵犯数据时，基于所述前列腺外侵犯数据，识别与之对应的癌灶数据，判断该癌灶为标志癌灶；当未接收到所述前列腺外侵犯数据时，基于每个所述癌灶的三维径线和每个所述癌灶体积，识别所述癌灶体积最大的癌灶，则该癌灶判断为所述标志病灶，并将所述标志病灶对应的关键图像、所述三维径线和所述癌灶体积发送给所述AI调度模块；此时，所述结构化报告模块还用于当接收到所述关键图像时，激活标志病灶相关控件，并将所述关键图像显示在结构化报告界面相应位置。4.根据权利要求1所述的在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，其特征在于，所述前列腺腺体分割成复数块不同的分区，包括：6分区、12分区、39分区和41分区。5.根据权利要求1所述的在mpMRI上自动分割和定位前列腺癌的系统，其特征在于，所述结构化报告模块还包括导航图生成单元，与所述AI调度模块相连，用于当接收到每个所
述癌灶所对应的分区编号、每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓东，王霄英，岳新，贺长征，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：