一种肝硬化门静脉高压诊断方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请涉及医学诊断技术领域，具体提供一种肝硬化门静脉高压诊断方法、装置、设备及介质，利用训练好的肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像进行处理，得到患者的肝脏轮廓图像；所述肝脏轮廓图像包括门静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数；利用训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型对输入的所述血管几何参数，得到患者的肝硬化门静脉高压诊断结果。从而通过血管几何特征诊断肝硬化门静脉高压，一方面诊断结果更为准确，另一方面能够为模型结果补充有力的病理生理学说明。为模型结果补充有力的病理生理学说明。为模型结果补充有力的病理生理学说明。

【技术实现步骤摘要】
一种肝硬化门静脉高压诊断方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及医学诊断
，具体而言，涉及一种肝硬化门静脉高压诊断方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]门静脉高压无创检测方法包括血清学检查、解剖学影像标志物和基于组织学特性的物理替代法。目前仍然缺乏可以代替HVPG的一项能够用于门静脉高压风险分层和监测治疗效果的无创性金标准。其主要问题表现在门静脉高压的有创性检测在临床应用上受限，而门静脉高压的无创性风险分层方法仍有待进一步研究和完善：评估效能不够，无法替代有创金标准；对不同病因和人种的泛化性能不足。
[0003]现有技术中提出的基于影像组学评估门静脉高压的技术虽然在评估效能上取得了一定突破，但该技术局限于：不同病因、人群以及检查机器的异质性导致的研究误差，基于二维平面建立模型以及计算参数不够优化导致结果不够精准。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种肝硬化门静脉高压诊断方法、装置、设备及介质，能够实现门静脉高压的精准无创诊断。
[0005]第一方面，本申请提供一种肝硬化门静脉高压诊断方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]利用训练好的肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像进行处理，得到患者的肝脏轮廓图像；所述肝脏轮廓图像包括门静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；
[0007]针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数；
[0008]利用训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型对输入的所述血管几何参数，得到患者的肝硬化门静脉高压诊断结果。
[0009]在一些实施例中，所述肝脏血管三维分割模型采用u
‑
net网络分割架构，并且所述肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像特征提取之前，还进行预处理，包括以下步骤：
[0010]对输入的MRI图像或CT图像按照预设的尺寸进行视野裁剪；
[0011]对视野裁剪后的MRI图像或CT图像进行分辨率重采样；
[0012]对重采样后的MRI图像或CT图像通过三线性插值的方式进行切片，并使用z分数归一化进行信号强度，得到预处理后的增强图像。
[0013]在一些实施例中，所述血管几何参数包括血管容积；血管容积百分比；血管分支节点数；血管端节点数；血管分支数；血管总长度；血管主分支长度；血管分支长度；血管主分支曲率；血管分支曲率；血管主分支扭曲度；血管分支扭曲度；血管主分支的等效管径、最小管径和似圆度；第一分支角度中的一种或多种。
[0014]在一些实施例中，所述针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相
应的血管几何参数，包括以下步骤：
[0015]从得到的所述肝脏轮廓图像中识别出静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；
[0016]分别对所述静脉血管树、所述肝静脉血管树、所述主动脉血管树和所述下腔静脉血管树的中心线进行采样；
[0017]基于所述静脉血管树、所述肝静脉血管树、所述主动脉血管树和所述下腔静脉血管树的中心线计算相应的血管几何参数。
[0018]在一些实施例中，所述肝硬化门静脉高压诊断模型采用支持向量机进行二元分类，输出的肝硬化门静脉高压诊断结果为HVPG正常或HVPG异常。
[0019]在一些实施例中，通过以下方式对预构建的肝硬化门静脉高压诊断模型进行训练，包括以下步骤：
[0020]利用训练好的肝脏血管三维分割模型得到若干组血管几何参数作为数据集；
[0021]对所述数据集标注真实的硬化门静脉高压诊断结果，并且将所述数据集按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；
[0022]基于所述训练集对预构建的肝硬化门静脉高压诊断模型进行训练，以及基于所述验证集对预构建的肝硬化门静脉高压诊断模型进行调参，直至所述肝硬化门静脉高压诊断模型的参数收敛，得到待测试肝硬化门静脉高压诊断模型；
[0023]基于所述测试集评估所述待测试肝硬化门静脉高压诊断模型，若评估结果达到设定的阈值，将所述待测试肝硬化门静脉高压诊断模型确定为训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型。
[0024]在一些实施例中，其中，选择Adam优化器对预构建的肝脏血管三维分割模型进行训练。
[0025]本申请实施例提供的一种肝硬化门静脉高压诊断装置，所述装置包括：
[0026]处理模块，用于利用训练好的肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像进行处理，得到患者的肝脏轮廓图像；所述肝脏轮廓图像包括门静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；
[0027]计算模块，用于针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数；
[0028]诊断模块，用于利用训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型对输入的所述血管几何参数，得到患者的肝硬化门静脉高压诊断结果。
[0029]本申请实施例提供的一种电子设备，包括处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述任一项所述的肝硬化门静脉高压诊断方法的步骤。
[0030]本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述任一项所述的肝硬化门静脉高压诊断方法的步骤。
[0031]本申请所述的一种肝硬化门静脉高压诊断方法、装置、设备及介质，利用训练好的肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像进行处理，得到患者的肝脏轮廓图像；所
述肝脏轮廓图像包括门静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数；利用训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型对输入的所述血管几何参数，得到患者的肝硬化门静脉高压诊断结果。从而通过血管几何特征诊断肝硬化门静脉高压，一方面诊断结果更为准确，另一方面能够为模型结果补充有力的病理生理学说明。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0033]图1示出了本申请实施例提供的所述肝硬化门静脉高压诊断方法的流程图；
[0034]图2示出了本申请实施例利用训练好的肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像进行处理的示意图；
[0035]图3示出了本申请实施例针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数的示意图；
[0036]图4示出了本申请实施例利用训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型得到患者的肝硬化门静脉高压诊断结果的示意图；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝硬化门静脉高压诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：利用训练好的肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像进行处理，得到患者的肝脏轮廓图像；所述肝脏轮廓图像包括门静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数；利用训练好的肝硬化门静脉高压诊断模型对输入的所述血管几何参数，得到患者的肝硬化门静脉高压诊断结果。2.根据权利要求1所述一种肝硬化门静脉高压诊断方法，其特征在于，所述肝脏血管三维分割模型采用u
‑
net网络分割架构，并且所述肝脏血管三维分割模型对输入的MRI图像或CT图像特征提取之前，还进行预处理，包括以下步骤：对输入的MRI图像或CT图像按照预设的尺寸进行视野裁剪；对视野裁剪后的MRI图像或CT图像进行分辨率重采样；对重采样后的MRI图像或CT图像通过三线性插值的方式进行切片，并使用z分数归一化进行信号强度，得到预处理后的增强图像。3.根据权利要求2所述一种肝硬化门静脉高压诊断方法，其特征在于，所述血管几何参数包括血管容积；血管容积百分比；血管分支节点数；血管端节点数；血管分支数；血管总长度；血管主分支长度；血管分支长度；血管主分支曲率；血管分支曲率；血管主分支扭曲度；血管分支扭曲度；血管主分支的等效管径、最小管径和似圆度；第一分支角度中的一种或多种。4.根据权利要求3所述一种肝硬化门静脉高压诊断方法，其特征在于，所述针对得到的所述肝脏轮廓图像中的每个血管树自动提取相应的血管几何参数，包括以下步骤：从得到的所述肝脏轮廓图像中识别出静脉血管树、肝静脉血管树、主动脉血管树和下腔静脉血管树；分别对所述静脉血管树、所述肝静脉血管树、所述主动脉血管树和所述下腔静脉血管树的中心线进行采样；基于所述静脉血管树、所述肝静脉血管树、所述主动脉血管树和所述下腔静脉血管树的中心线计算相应的血管几何参数。5.根据权利要求4所述一种肝硬化门静脉高压诊断方法，其特征在于，所述肝硬化门静脉高压诊断模型采用支持向量机进行二元...

【专利技术属性】
技术研发人员：祁小龙，王成彦，黄义飞，
申请(专利权)人：祁小龙，
类型：发明
国别省市：