一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法技术

本发明专利技术公开了一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法，首先建立基于卷积神经网络的鼻咽癌非刚性配准模型，选取一组健康人头部MRI图像和多组含有鼻咽癌的MRI图像，预处理后，作为学习样本输入网络进行迭代训练，得到一个配准模型；预测配准到模板MRI图像的变形场，将病人的MRI图像和模板MRI图像输入训练好的配准模型，获得模型预测的变形场；将鼻咽癌ROI图像配准到模板MRI图像，用得到的变形场对相应病人的鼻咽癌ROI图像进行配准，得到以模板图像为目标的配准后鼻咽癌ROI图像；生成结构化报告，计算得到的配准后鼻咽癌ROI图像和模板MRI图像中的医学解剖结构的体素侵犯率，生成结构化报告。该方法模型精简，生成快速，准确率高，完整性好。完整性好。完整性好。

【技术实现步骤摘要】
一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法


[0001]本专利技术涉及医学图像处理和医学影像报告领域，具体是一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法。

技术介绍

[0002]临床上，医学影像的解释由医生完成，医生审阅医学影像，对其中医学发现进行分析和描述，并给出影像诊断和报告。但随着医学成像技术的进步发展，医学影像数据呈指数性增加，给医生的带来了巨大的诊断压力和报告撰写负荷，因此许多采用结构化格式和标准化术语的自动医学影像报告方法被提出，并应用在各个医学成像领域。在鼻咽癌诊断中，准确的鼻咽癌MRI自动医学影像报告可以帮助临床和放射科医生减少阅片和撰写影像报告的时间、准确做出疾病诊断、提高影像诊断精度，避免漏诊和误诊。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是克服传统医学影像报告的不足，提供一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法，该方法构建的模型精简，生成报告快速，准确率高，完整性好。
[0004]实现本专利技术目的的技术方案是：一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法，包括如下步骤：1）建立基于卷积神经网络的鼻咽癌非本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动生成鼻咽癌影像诊断结构化报告方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立基于卷积神经网络的鼻咽癌非刚性配准模型，选取一组健康人头部MRI图像和多组含有鼻咽癌的MRI图像，预处理后，作为学习样本输入由卷积神经网络和空间转换模块构建的鼻咽癌非刚性配准模型中进行迭代训练，得到一个训练完成的配准模型；2）预测配准到模板MRI图像的变形场：将病人的MRI图像和模板MRI图像输入步骤1）中训练好的配准模型，进行一次非刚体图像的配准，预测出尺寸和输入相同，每个点对应像素x、y、z位移分量的变形场，获得模型预测的变形场；3）将鼻咽癌ROI图像配准到模板MRI图像，用步骤2）得到的变形场对相应病人的鼻咽癌ROI图像进行进行变形场重采样，将病人的鼻咽癌ROI图像配准到以正常人模板图像为公共域的空间，得到以模板图像为目标的配准后鼻咽癌ROI图像；4）生成结构化报告：采用图像处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世鑫，黎浩江，陈洪波，黄文捷，黄乾洋，阮广英，刘立志，
申请(专利权)人：中山大学肿瘤防治中心中山大学附属肿瘤医院，中山大学肿瘤研究所，
类型：发明
国别省市：