垂体瘤信息获取方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种垂体瘤信息获取方法及装置，该方法在通过鼻腔获取垂体瘤信息的每个步骤中，均基于训练后的模型自动对部位和区域进行识别和标定，则部位识别的准确性较高，区域标定的准确性、合理性及安全性也得到提升，且每个步骤均基于识别结果和标定内容自动确定下一步的操作任务，并基于该操作任务生成下一步的操作提示信息，使得对医师经验的依赖程度得到降低，效率得到提升，因此本申请可以实现整个过程中的实时智能导航，降低了信息获取难度，有利于快速、精准地获取到垂体瘤信息，以及基于该信息确定后续方案。基于该信息确定后续方案。基于该信息确定后续方案。

【技术实现步骤摘要】
垂体瘤信息获取方法及装置


[0001]本申请涉及医疗辅助
，尤其涉及一种垂体瘤信息获取方法及装置。

技术介绍

[0002]垂体瘤是一种常见的颅内肿瘤，根据肿瘤压迫位置的不同，症状也各不相同，巨人症、侏儒症、肢端肥大症的“罪魁祸首”都是垂体肿瘤，危害性较大，需要通过手术将其移除。传统手术在移除垂体瘤时需打开颅骨，手术时间较长，风险较大，术后并发症也较多，而随着鼻内窥镜技术的不断完善，使用鼻内窥镜从一侧鼻腔进入，开放蝶窦，再经过蝶窦到达垂体窝，得到垂体瘤的信息，并基于该信息来确定后续取出方案。
[0003]然而，当前在通过鼻内窥镜获取垂体瘤信息，多依赖于医师的经验控制内镜在鼻腔内进行图像采集、对各组织结构进行识别、确定需要移除的区域位置和形状等，而人工识别部位和确定区域的准确性和精度均较低，在对部位进行移除时存在一定的风险，使得垂体瘤信息的获取难度较大，整个过程效率较低。
[0004]因此，当前在通过鼻腔获取垂体瘤信息时存在获取困难且效率较低的技术问题，需要改进。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种垂体瘤信息获取方法、装置、电子设备及存储介质，用以缓解在通过鼻腔获取垂体瘤信息时获取困难且效率较低的技术问题。
[0006]为解决上述技术问题，本申请实施例提供以下技术方案：
[0007]本申请提供一种垂体瘤信息获取方法，包括：
[0008]获取内镜在目标案例鼻腔内基于第一操作提示信息采集的第一白光图像，所述第一操作提示信息基于上鼻甲寻找任务生成，调用训练后的上鼻甲识别模型对所述第一白光图像中的上鼻甲进行识别，得到第一识别信息，根据所述第一识别信息确定蝶窦开口寻找任务，并生成第二操作提示信息；
[0009]获取所述内镜基于所述第二操作提示信息采集的第二白光图像，调用训练后的蝶窦开口识别模型对所述第二白光图像中的蝶窦开口进行识别，得到第二识别信息，根据所述第二识别信息确定蝶窦目标打开区域标定任务，并生成第三操作提示信息；
[0010]获取所述内镜基于所述第三操作提示信息采集的第三白光图像，调用训练后的蝶窦目标打开区域分割模型对所述第三白光图像中的蝶窦目标打开区域进行分割和标定，得到第一标定数据；
[0011]响应于所述蝶窦目标打开区域内蝶窦的移除信号，确定鞍底骨质目标打开区域标定任务，并生成第四操作提示信息；获取所述内镜基于所述第四操作提示信息采集的第四白光图像，调用训练后的鞍底目标检测模型对所述第四白光图像中的鞍底进行识别和标定，得到第二标定数据，并调用预先存储的鞍底的第三标定数据和鞍底后结构组的第四标定数据，所述第三标定数据和所述第四标记数据基于所述目标案例经垂体的MRI冠状扫描
图像得到；根据所述第二标定数据、所述第三标定数据和所述第四标定数据，得到鞍底骨质目标打开区域的第五标定数据；
[0012]响应于所述鞍底骨质目标打开区域内鞍底骨质的移除信号，确定鞍底硬膜目标打开区域标定任务，并生成第五操作提示信息；获取所述内镜基于所述第五操作提示信息采集的第五白光图像，调用训练后的鞍底硬膜目标检测模型对所述第五白光图像中的鞍底硬膜进行识别和标定，得到第六标定数据，调用训练后的鞍底后结构组分割模型对所述第五白光图像中的鞍底后结构组进行分割和标定，得到第七标定数据，根据所述第六标定数据和所述第七标定数据，得到鞍底硬膜目标打开区域的第八标定数据；
[0013]响应于所述鞍底硬膜目标打开区域内鞍底硬膜的移除信号，确定垂体瘤信息获取任务，并生成第六操作提示信息；获取所述内镜基于所述第六操作提示信息采集的第六白光图像，调用训练后的肿瘤分割模型对所述第六白光图像中的垂体瘤进行分割，根据分割结果得到垂体瘤信息。
[0014]同时，本申请实施例还提供了一种垂体瘤信息获取装置，包括：
[0015]第一获取模块，用于获取内镜在目标案例鼻腔内基于第一操作提示信息采集的第一白光图像，所述第一操作提示信息基于上鼻甲寻找任务生成，调用训练后的上鼻甲识别模型对所述第一白光图像中的上鼻甲进行识别，得到第一识别信息，根据所述第一识别信息确定蝶窦开口寻找任务，并生成第二操作提示信息；
[0016]第二获取模块，用于获取所述内镜基于所述第二操作提示信息采集的第二白光图像，调用训练后的蝶窦开口识别模型对所述第二白光图像中的蝶窦开口进行识别，得到第二识别信息，根据所述第二识别信息确定蝶窦目标打开区域标定任务，并生成第三操作提示信息；
[0017]第三获取模块，用于获取所述内镜基于所述第三操作提示信息采集的第三白光图像，调用训练后的蝶窦目标打开区域分割模型对所述第三白光图像中的蝶窦目标打开区域进行分割和标定，得到第一标定数据；
[0018]第一得到模块，用于响应于所述蝶窦目标打开区域内蝶窦的移除信号，确定鞍底骨质目标打开区域标定任务，并生成第四操作提示信息；获取所述内镜基于所述第四操作提示信息采集的第四白光图像，调用训练后的鞍底目标检测模型对所述第四白光图像中的鞍底进行识别和标定，得到第二标定数据，并调用预先存储的鞍底的第三标定数据和鞍底后结构组的第四标定数据，所述第三标定数据和所述第四标记数据基于所述目标案例经垂体的MRI冠状扫描图像得到；根据所述第二标定数据、所述第三标定数据和所述第四标定数据，得到鞍底骨质目标打开区域的第五标定数据；
[0019]第二得到模块，用于响应于所述鞍底骨质目标打开区域内鞍底骨质的移除信号，确定鞍底硬膜目标打开区域标定任务，并生成第五操作提示信息；获取所述内镜基于所述第五操作提示信息采集的第五白光图像，调用训练后的鞍底硬膜目标检测模型对所述第五白光图像中的鞍底硬膜进行识别和标定，得到第六标定数据，调用训练后的鞍底后结构组分割模型对所述第五白光图像中的鞍底后结构组进行分割和标定，得到第七标定数据，根据所述第六标定数据和所述第七标定数据，得到鞍底硬膜目标打开区域的第八标定数据；
[0020]第三得到模块，用于响应于所述鞍底硬膜目标打开区域内鞍底硬膜的移除信号，确定垂体瘤信息获取任务，并生成第六操作提示信息；获取所述内镜基于所述第六操作提
示信息采集的第六白光图像，调用训练后的肿瘤分割模型对所述第六白光图像中的垂体瘤进行分割，根据分割结果得到垂体瘤信息。
[0021]有益效果：本申请提供一种垂体瘤信息获取方法和装置，该方法在通过鼻腔获取垂体瘤信息的每个步骤中，均基于训练后的模型自动对部位和区域进行识别和标定，则部位识别的准确性较高，区域标定的准确性、合理性及安全性也得到提升，且每个步骤均基于识别结果和标定内容自动确定下一步的操作任务，并基于该操作任务生成下一步的操作提示信息，使得对医师经验的依赖程度得到降低，效率得到提升，因此本申请可以实现整个过程中的实时智能导航，降低了信息获取难度，有利于快速、精准地获取到垂体瘤信息，以及基于该信息确定后续方案。
附图说明
[0022]下面结合附图，通过对本申请的具体实施方式详细描述，将使本申请的技术方案及其它有益效果显而易见。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种垂体瘤信息获取方法，其特征在于，包括：获取内镜在目标案例鼻腔内基于第一操作提示信息采集的第一白光图像，所述第一操作提示信息基于上鼻甲寻找任务生成，调用训练后的上鼻甲识别模型对所述第一白光图像中的上鼻甲进行识别，得到第一识别信息，根据所述第一识别信息确定蝶窦开口寻找任务，并生成第二操作提示信息；获取所述内镜基于所述第二操作提示信息采集的第二白光图像，调用训练后的蝶窦开口识别模型对所述第二白光图像中的蝶窦开口进行识别，得到第二识别信息，根据所述第二识别信息确定蝶窦目标打开区域标定任务，并生成第三操作提示信息；获取所述内镜基于所述第三操作提示信息采集的第三白光图像，调用训练后的蝶窦目标打开区域分割模型对所述第三白光图像中的蝶窦目标打开区域进行分割和标定，得到第一标定数据；响应于所述蝶窦目标打开区域内蝶窦的移除信号，确定鞍底骨质目标打开区域标定任务，并生成第四操作提示信息；获取所述内镜基于所述第四操作提示信息采集的第四白光图像，调用训练后的鞍底目标检测模型对所述第四白光图像中的鞍底进行识别和标定，得到第二标定数据，并调用预先存储的鞍底的第三标定数据和鞍底后结构组的第四标定数据，所述第三标定数据和所述第四标记数据基于所述目标案例经垂体的MRI冠状扫描图像得到；根据所述第二标定数据、所述第三标定数据和所述第四标定数据，得到鞍底骨质目标打开区域的第五标定数据；响应于所述鞍底骨质目标打开区域内鞍底骨质的移除信号，确定鞍底硬膜目标打开区域标定任务，并生成第五操作提示信息；获取所述内镜基于所述第五操作提示信息采集的第五白光图像，调用训练后的鞍底硬膜目标检测模型对所述第五白光图像中的鞍底硬膜进行识别和标定，得到第六标定数据，调用训练后的鞍底后结构组分割模型对所述第五白光图像中的鞍底后结构组进行分割和标定，得到第七标定数据，根据所述第六标定数据和所述第七标定数据，得到鞍底硬膜目标打开区域的第八标定数据；响应于所述鞍底硬膜目标打开区域内鞍底硬膜的移除信号，确定垂体瘤信息获取任务，并生成第六操作提示信息；获取所述内镜基于所述第六操作提示信息采集的第六白光图像，调用训练后的肿瘤分割模型对所述第六白光图像中的垂体瘤进行分割，根据分割结果得到垂体瘤信息。2.根据权利要求1所述的垂体瘤信息获取方法，在获取内镜在鼻腔内基于第一操作提示信息采集的第一白光图像的步骤之前，还包括：获取所述目标案例经垂体的MRI冠状扫描图像；调用训练后的鞍底目标检测模型对所述经垂体的MRI冠状扫描图像中的的鞍底进行识别和标定，得到所述第三标定数据，所述第三标定数据包括第一鞍底矩形框、所述第一鞍底矩形框的第一形心位置以及所述第一鞍底矩形框的第一面积；调用训练后的鞍底后结构组分割模型对所述经垂体的MRI冠状扫描图像中的鞍底后结构组进行分割和标定，得到所述第四标定数据，所述第四标定数据包括鞍底后结构组中各结构的分割边界线和形心位置。3.根据权利要求2所述的垂体瘤信息获取方法，其特征在于，所述第二标定数据包括第二鞍底矩形框、所述第二鞍底矩形框的第二形心位置以及所述第二鞍底矩形框的第二面
积，根据所述第二标定数据、所述第三标定数据和所述第四标定数据，得到鞍底骨质目标打开区域的第五标定数据的步骤，包括：根据第一形心和第二形心的位置偏差，确定所述第一鞍底矩形框和所述第二鞍底矩形框的相对平移参数，根据所述相对平移参数，确定所述鞍底后结构组中各结构的形心在所述第四白光图像中的第一位置参数；根据所述第一面积和所述第二面积的比值，确定所述第一鞍底矩形框和所述第二鞍底矩形框的相对缩放参数，根据所述相对缩放参数，确定所述鞍底后结构组中各结构的分割边界线在所述第四白光图像中的第二位置参数；根据所述第一位置参数和所述第二位置参数，将所述鞍底后结构组的分割边界线和形心位置迁移至所述第四白光图像中。4.根据权利要求3所述的垂体瘤信息获取方法，其特征在于，在将所述鞍底后结构组的分割边界线和形心位置迁移至所述第四白光图像中的步骤之后，包括：从所述第四白光图像中获取第二鞍底矩形框、视神经的形心位置和下分割边界线、脑垂体的形心位置和分割边界线、左颈部动脉的形心位置和分割边界线、以及右颈部动脉的形心位置和分割边界线；根据所述视神经的形心位置和第一外扩参数，得到所述视神经的下分割边界线的第一外扩线；根据所述左颈部动脉的形心位置和第二外扩参数，得到所述左颈部动脉的分割边界线的第一外扩圆弧，所述第一外扩圆弧与所述第一外扩线相交于第一交点、与所述第二鞍底矩形框相交于第二交点；根据所述右颈部动脉的形心位置和所述第二外扩参数，得到所述右颈部动脉的分割边界线的第二外扩圆弧，所述第二外扩圆弧与所述第一外扩线相交于第三交点、与所述第二鞍底矩形框相交于第四交点；根据所述脑垂体的形心位置和第三外扩参数，得到所述脑垂体的下分割边界线的第二外扩线，并得到穿过所述第二外扩线最低点的水平线与所述第二鞍底矩形框的第五交点和第六交点；根据所述第一外扩圆弧、所述第二外扩圆弧、所述第一外扩线、所述第一交点和所述第三交点，得到第一上标定线，根据所述第二鞍底矩形框、所述第二交点和所述第五交点，得到左标定线，根据所述第二鞍底矩形框、所述第四交点和所述第六交点，得到右标定线，根据所述水平线、所述第五交点和所述第六交点，得到第一下标定线；根据所述第一上标定线、所述第一下标定线、所述左标定线和所述右标定线，得到鞍底骨质目标打开区域的第五标定数据。5.根据权利要求4所述的垂体瘤信息获取方法，其特征在于，在根据所述第一上标定线、所述第一下标定线、所述左标定线和所述右...

【专利技术属性】
技术研发人员：李昊，胡珊，
申请(专利权)人：武汉楚精灵医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：