【技术实现步骤摘要】
一种骨肿瘤病灶分析系统
[0001]本专利技术涉及病灶分析
，尤其涉及一种骨肿瘤病灶分析系统。
技术介绍
[0002]骨肿瘤包括的范围很广，骨、软骨、纤维组织、脂肪组织、造血组织、神经组织等与骨骼系统相关的组织所发生的原发性良恶性肿瘤或继发性肿瘤均包括其中，除此之外，尚包括骨及其附属组织的瘤样病损，如纤维结构不良、骨囊肿、动脉瘤样骨囊肿、嗜酸性肉芽肿等等，因此，骨肿瘤在病灶分析方面表现出异常复杂的多样性，分析错误造成患者截肢甚至影响生命的情况仍常用发生。
[0003]目前并未发现针对骨肿瘤的病灶分析系统，在通常情况下都是由医生对患者的病灶图像数据进行手动标注并根据经验进行骨肿瘤的分类判断，这种方式过于依赖医生的专业技能且存在不小的失误率，存在隐患。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种骨肿瘤病灶分析系统，包括：
[0005]一后端训练服务器，所述后端训练服务器包括：
[0006]第一获取模块，用于分别获取多位骨肿瘤患者的多组病灶图像数据，每组病灶...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种骨肿瘤病灶分析系统，其特征在于，包括:一后端训练服务器，所述后端训练服务器包括：第一获取模块，用于分别获取多位骨肿瘤患者的多组病灶图像数据，每组病灶图像数据包括对应的骨肿瘤部位的X线片图像、CT图像和MRI图像；模型训练模块，连接所述第一获取模块，用于将各组所述病灶图像数据作为输入，将对应的病灶分类结果作为输出进行多模态训练得到相应的病灶分析模型；一前端分析模块，连接所述后端训练服务器，所述前端分析模块包括：第一获取单元，用于获取待分析骨肿瘤患者的至少一组待分析图像数据并输出；所述后端训练服务器还包括一图像分析模块，连接所述模型训练模块，用于调用所述病灶分析模型对获取的各组所述待分析图像数据进行处理得到所述待分析骨肿瘤患者的病灶分类结果并输出至所述前端分析模块，以供医生进行查看。2.根据权利要求1所述的骨肿瘤病灶分析系统，其特征在于，所述病灶分析模型的网络结构包括：一定位网络，用于针对每一组所述病灶图像数据，对所述病灶图像数据进行定位处理得到对应的具有病灶定位信息的热度图；一分类网络，连接所述定位网络，用于对所述热度图进行病灶特征提取并分类得到对应的所述病灶分类结果。3.根据权利要求2所述的骨肿瘤病灶分析系统，其特征在于，所述分类网络包括：第一子网络，用于对所述X线片图像对应的所述热度图进行病灶特征提取得到对应的第一特征图像；第二子网络，用于对所述CT图像对应的所述热度图进行病灶特征提取得到对应的第二特征图像；第三子网络，用于对所述MRI图像对应的所述热度图进行病灶特征提取得到对应的第三特征图像；全连接层，分别连接所述第一子网络、所述第二子网络和所述第三子网络，用于对所述第一特征图像、所述第二特征图像和所述第三特征图像中的病灶特征进行特征融合并分类处理得到对应的所述病灶分类结果。4.根据权利要求2所述的骨肿瘤病灶分析系统，其特征在于，所述分类网络包括：融合子网络，用于对所述X线片图像、所述CT图像和所述MRI图像对应的所述热度图进行多模态图像融合得到一融合后图像；神经子网络，连接所述融合子网络，用于对所述融合后图像进行病灶特征提取得到对应的一第四特征图像；全连接层，连接所述神经子网络，用于对所述第四特征图像中的病灶特征进行分类处理得到对应的所述病灶分类结果。5.根据权利要求4所述的骨肿瘤病灶分析系统，其特征在于，所述融合子网络采用数值融合法对所述X线片、所述CT图像和所述MRI图像进行空间归一化处理并在空间归一化处理后进行多模态图像融合得到所述融合后图像。6.根据权利要求4所述的骨肿瘤病灶分析系统，其特征在于，所述融合子网络采用智能融合法对所述X线片、所述CT图像和所述MRI图像分别进行信息筛选得到对应的一筛选后图
像，并对各所述筛选后图像进行多模态图像融...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵可扬，梅炯，朱晓中，吴升辉，闫旭，廖鹏，
申请(专利权)人：上海市第六人民医院，
类型：发明
国别省市：
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