一种胎儿生长受限的预测系统技术方案

本发明专利技术涉及机器学习技术领域，具体涉及一种胎儿生长受限的预测系统，包括：采集模块，针对患者采集磁共振影像和超声数据；特征提取模块，自磁共振影像中提取影像特征组，以及，自超声数据中提取超声特征组；联合预测模块，根据影像特征组和超声特征组生成预测结果。有益效果在于：针对现有技术中对胎儿生长受限的相关指标测量效果不佳的问题，通过对磁共振影像提取特定的影像特征作为影像特征组，能够实现对胎盘是否存在胎盘功能障碍取得较好的表征效果，避免了现有技术中依靠医生主观判别、评价带来的主观因素影响，并通过对超声数据进行处理形成超声特征组，通过影像特征组和超声特征组进行结合，实现了更高的预测准确度。实现了更高的预测准确度。实现了更高的预测准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种胎儿生长受限的预测系统


[0001]本专利技术涉及机器学习
，具体涉及一种胎儿生长受限的预测系统。

技术介绍

[0002]胎儿生长受限(Fetal growth restriction，FGR)，在世界范围内是一种常见的妊娠并发症，指胎儿在宫内发育过程中因病理原因未能够达到其遗传生长潜能。该症状与宫内死胎、早产、新生儿死亡和产后并发症等疾病存在关联。因此，对胎儿生长受限进行准确的早期诊断是临床亟待解决的重要问题。
[0003]现有技术中，针对胎儿生长受限这一症状已存在有相应的诊断指标，比如，当通过超声设备得到的估计胎儿体重低于相应胎龄的第十百分位，且胎儿多普勒参数异常时，表明可能存在胎儿生长受限。或者，当存在胎盘功能障碍时，也可能会导致胎儿生长受限。
[0004]但是，在实际实施过程中，专利技术人发现，上述方案在实施过程中测得的指标存在准确度不佳的问题。比如，相关研究表明，超声得到的估计胎儿体重与胎儿的实际出生体重可能存在15％以上的偏差。医生通过磁共振影像(Magnetic Resonance Imaging，MRI本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胎儿生长受限的预测系统，其特征在于，包括：采集模块，所述采集模块针对患者采集磁共振影像和超声数据；特征提取模块，所述特征提取模块连接所述采集模块，所述特征提取模块自所述磁共振影像中提取影像特征组，以及，自所述超声数据中提取超声特征组；联合预测模块，所述联合预测模块连接所述特征提取模块，所述联合预测模块根据所述影像特征组和所述超声特征组生成预测结果。2.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述影像特征组包括胎盘平整度、胎盘面积体积比、胎盘区域灰度矩阵特征。3.根据权利要求1所述的预测系统，其特征在于，所述超声特征组包括：胎儿体重、腹围和脐动脉搏动指数。4.根据权利要求2所述的预测系统，其特征在于，所述特征提取模块包括影像特征提取模块，所述影像特征提取模块包括：小波滤波模块，所述小波滤波模块接收所述磁共振影像，所述小波滤波模块根据所述磁共振影像生成小波滤波图像；高斯拉普拉斯滤波模块，所述高斯拉普拉斯滤波模块连接所述小波滤波模块，所述高斯拉普拉斯滤波模块对所述小波滤波图像进行处理得到高斯拉普拉斯滤波图像；特征生成模块，所述特征生成模块连接所述小波滤波模块和所述高斯拉普拉斯滤波模块，所述特征生成模块对所述小波滤波图像、所述高斯拉普拉斯滤波图像和所述磁共振影像分别提取图像特征；特征计算模块，所述特征计算模块根据所述图像特征生成所述影像特征组。5.根据权利要求4所述的预测系统，其特征在于，所述特征生成模块包括：形状提取模块，所述形状提取模块自所述衍生图像和所述磁共振影像中提取胎盘形状并添加至所述图像特征；一阶统计量提取模块，所述一阶统计量提取模块自所述衍生图像和所述磁共振影像中提取一阶统计量特征并添加至所述图像特征；纹理特征提取模块，所述纹理特征提取模块自所述衍生图像和所述磁共振影像中提取胎盘纹理并添加至所述图像特征。6.根据权利要求3所述的预测系统，其特征在于，所述特征提取模块包括搏动指数计算模块，所述搏动指数计算模块包括：第一流速生成模块，所述第一流速生成模块根据所述超声数据生成收缩期流速和舒张期流速；第二流速生成模块，所述第二流速生成模块根据所述超声数据生成平均流速；搏动指数生成模块，所述搏动指数生成模块分别连接所述第一流速生成模块和所述第二流速生成模块，所述搏动指...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋富珍，王利生，李瑞坤，吴维宾，钱朝霞，刘嵘，钱亭，曹云云，
申请(专利权)人：中国福利会国际和平妇幼保健院，
类型：发明
国别省市：