肺癌全周期智能管理影像数据平台制造技术

本发明专利技术公开了一种肺癌全周期智能管理影像数据平台，属于CT数据查询及管理领域。本发明专利技术包括：肺结节自动分割模块，用于对CT图像进行检测，并对检测任务中肺结节进行分割，输出对肺结节病灶区域预测的结果；统计学模块，用于展示肺结节数据的统计学信息；数据检索模块，用于通过病人id进行检索，进入对应病人的CT图像标注界面；结节检索模块，用于通过结节信息进行检索，进入对应结节的CT图像标注界面；新冠肺炎专题模块，用于查看与新冠肺炎相关的CT图像；数据库，用于保存CT图像、与CT图像对应的数据标签以及所述对肺结节病灶区域预测的结果。本发明专利技术能够对CT数据进行方便、有效的队列管理和检索，并能够对智能识别的肺结节信息进行直观的展示。信息进行直观的展示。信息进行直观的展示。

【技术实现步骤摘要】
肺癌全周期智能管理影像数据平台


[0001]本专利技术涉及CT数据查询及管理领域，尤其涉及一种肺癌全周期智能管理影像数据平台。

技术介绍

[0002]肺癌是发病率和死亡率增长最快、对人群健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一。肺癌早期影像学表现为肺结节，其检查方式主要依赖于胸部CT断层扫描，每次检查都会有多达数百张的断层扫描图像。据统计，我国现有的肺结节患者高达上亿人，而对于每一例CT图像，人工阅片的准确度约为50％
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70％，很大程度上依赖于医生的专业程度；且人工阅片通常需要一周左右才能出报告，所需时间较长。
[0003]近年来，基于人工智能的数据平台获得了广泛的关注，对于数据平台而言，最重要的就是医生使用的便捷性和界面的美观性，这个界面既要很好地展示模型给出的肺结节信息，又要有很好的可交互性和美观性，便于医生检查并修改模型的标注结果，同时便于医生自行标注结节存入数据库，同时，也要便于管理、及时检索医生需要的肺结节信息。
[0004]现有常见的影像数据平台有多个：深睿、依图、推想等，其拥有美观的界面和全面的CT标注本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.肺癌全周期智能管理影像数据平台，其特征在于，包括：肺结节自动分割模块，用于对CT图像进行检测，并对检测任务中肺结节进行分割，输出对肺结节病灶区域预测的结果；统计学模块，用于展示肺结节数据的统计学信息；数据检索模块，用于通过病人id进行检索，进入对应病人的CT图像标注界面；结节检索模块，用于通过结节信息进行检索，进入对应结节的CT图像标注界面；新冠肺炎专题模块，用于查看与新冠肺炎相关的CT图像；数据库，用于保存CT图像、与CT图像对应的数据标签以及所述对肺结节病灶区域预测的结果；我的主页模块，用于管理当前用户的相关信息；其中，我的主页模块包括：我的标注单元，用于查看用户现有标注情况；数据列表单元，用于查看用户添加至下载的数据情况；我的队列单元，用于操作队列相关功能；队列模块，用于根据肺结节的类型将相似类型的结节归类成一个子队列，并为每个子队列设置唯一的标签，每个子队列按照标签顺序进行排列，并用于通过提供的检索工具对某一子队列下的病人和结节信息进行增删改查；CT信息与报告模块，用于对CT图像进行查看、标注和撰写报告；CT信息与报告模块包括：图像显示单元、绘图单元、结节信息单元和报告撰写与导出单元；其中，图像显示单元，用于显示CT图像的每一张切片图像；绘图单元，用于在切片图像上绘制肺结节边框，结节信息单元用于展示每个结节的具体信息；报告撰写与导出单元，用于手动写入和/或自动填入报告内容。2.根据权利要求1所述的肺癌全周期智能管理影像数据平台，其特征在于，所述肺结节自动分割模块通过执行以下步骤，来输出对肺结节病灶区域预测的结果：步骤1、准备原始CT图像数据，并对用来训练的肺结节数据进行病灶区域的标定；步骤2、对原始CT图像数据进行预处理，并对肺结节的空间区域进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李为民，章毅，王成弟，郭际香，邵俊，徐修远，何彦琪，兰天中，杨雅乐，陈媛媛，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：