脑组织出血定位分类和出血量化方法、设备、介质和程序技术

本发明专利技术公开了一种脑组织出血定位分类和出血量化方法、设备、介质和程序，该方法应用于一脑组织出血定位分类和出血量化系统，脑组织出血定位分类和出血量化系统具有脑组织出血定位分类和出血量化模型，脑组织出血定位分类和出血量化模型为Hybrid 2D/3D U

【技术实现步骤摘要】
脑组织出血定位分类和出血量化方法、设备、介质和程序


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种脑组织出血定位分类和出血量化方法、设备、介质和程序。

技术介绍

[0002]颅内动脉瘤破裂引起的自发性蛛网膜下腔出血（subarachnoid hemorrhage, SAH）是一种严重危及生命的脑血管疾患，其渗出到蛛网膜下腔的血液量的多少会导致一系列临床症状，如：头痛、昏迷、意识障碍、癫痫、甚至死亡。
[0003]在蛛网膜下腔出血患者的诊疗过程中，对其精准诊断和量化出血体积被认为是SAH患者病死率和长期神经功能预后的强有力的预测指标。非增强计算机断层扫描（non
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contrast computed tomography，NCCT）在蛛网膜下腔出血诊断方面具有十分重要的价值，它可以用于快速、准确、可靠地诊断病人是否出现蛛网膜下腔出血，同时可以提供是否合并其他出血类型、出血部位、形状、大小等详细信息，以便更好地指导治疗。随着颅脑CT扫描人数的逐年上升，阅读和分析大量数据不仅耗费了医师的时间和精力，也增加了微小蛛网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑组织出血定位分类和出血量化方法，应用于一脑组织出血定位分类和出血量化系统，其特征在于，所述脑组织出血定位分类和出血量化系统具有脑组织出血定位分类和出血量化模型，所述脑组织出血定位分类和出血量化模型为Hybrid 2D/3D U
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Net深度学习网络模型，所述方法包括：基于区域生长的脑组织提取算法，提取头部CT影像数据中的三维脑组织区域，所述基于区域生长的脑组织提取算法增加脑干识别作为区域生长的约束边界；所述脑组织出血定位分类和出血量化模型对所述三维脑组织区域进行血肿检测、分类、分割，统计出血体积，输出预测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于区域生长的脑组织提取算法，提取头部CT影像数据中的三维脑组织区域，所述基于区域生长的脑组织提取算法增加脑干识别作为区域生长的约束边界，具体包括：提取所述头部CT影像数据的颅骨边界，使用形态学膨胀处理，封闭缝隙；选用所述头部CT影像数据中所有切片的前三分之一的切片进行圆形检测来确定脑干位置；在所述头部CT影像数据所有切片的后二分之一的切片中，确定生长中心；从所述生长中心相邻的像素进行脑组织区域生长；对生长出的初始掩膜进行边界外扩；将边界外扩后的掩膜下的区域作为三维脑组织区域。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于区域生长的脑组织提取算法，提取头部CT影像数据中的三维脑组织区域，所述基于区域生长的脑组织提取算法增加脑干识别作为区域生长的约束边界之后，还包括：对所述三维脑组织区域进行旋转矫正；对旋转矫正后的脑组织区域进行裁剪；对裁剪后的脑组织区域进行标准化处理；对标准化处理后的脑组织区域进行数据增强；选择多窗宽窗位构建多通道输入数据，融合血肿密度较高的先验知识。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于区域生长的脑组织提取算法，提取头部CT影像数据中的三维脑组织区域，所述基于区域生长的脑组织提取算法增加脑干识别作为区域生长的约束边界之后，还包括：获得手动调整操作；基于所述手动调整操作，对所述三维脑组织区域进行修改。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡平，张东，周海柱，祝新根，鄢腾峰，吴淼经，叶敏华，吕世刚，舒磊，金瑞云，肖兵，刘珈含，叶立果，
申请(专利权)人：南昌大学第二附属医院，
类型：发明
国别省市：