一种基于负重模拟CT装置的膝关节测量系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于负重模拟CT装置的膝关节测量系统，通过负重模拟CT扫描获得患者非负重状态膝关节CT图像和负重状态膝关节CT图像，并利用图像处理技术自动进行特征测量，提供了一种准确评估膝关节负重状态下变化的方法，有助于医生对膝关节疾病进行诊断和治疗决策，提高了诊断效率和准确性。提高了诊断效率和准确性。提高了诊断效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于负重模拟CT装置的膝关节测量系统


[0001]本专利技术涉及医疗
，特别涉及一种基于负重模拟CT装置的膝关节测量系统。

技术介绍

[0002]一般的CT扫描设备对人体进行扫描的方式是，患者平卧或侧卧在CT扫描床上进行扫描。但在一些骨科诊断中，由于患者卧姿状态是没有负重的，卧姿状态下扫描得到的图像不能呈现患者站姿状态的骨关节形态。同时，在某些关节诊断场景中，例如膝关节的诊断，希望对患者卧姿的图像和站姿的图像进行比对，以得到更准确的诊断结果。
[0003]虽然现有技术中存在站立式CT，允许患者在站立或坐立的姿势下进行扫描，但应用场景相对较少。因此，近年来有关于负重模拟CT装置的研究，在患者平卧的姿势下进行扫描，并可选择对患者施加压力来模拟患者站立状态下的负重情况。这对于评估负重关节(如膝关节)非常有价值。在模拟负重下，关节的情况可以更真实地呈现。
[0004]但对骨关节的诊断仍然不够智能化，需要丰富经验的医生进行观察诊断，关节的参数测量也需要医生具有丰富的经验才能做好。

技术实现思路

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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于负重模拟CT装置的膝关节测量系统，其特征在于，包括：负重模拟CT装置，配置为在患者平卧的姿势下进行扫描，并可选择对患者施加压力来模拟患者站立状态下的负重情况。图像获取模块，配置为获取患者的膝关节CT图像；所述患者的膝关节CT图像包括非负重状态膝关节CT图像和负重状态膝关节CT图像；图像配准模块，配置为对所述非负重状态膝关节CT图像与负重状态膝关节CT图像进行弹性配准，得到非负重状态膝关节CT图像与负重状态膝关节CT图像之间的像素位置映射关系；用户交互模块，配置为提供交互界面，显示所述非负重状态膝关节CT图像或负重状态膝关节CT图像，并接收用户输入的对所述非负重状态膝关节CT图像或负重状态膝关节CT图像所作的特征点位置标记；标记映射模块，配置为根据所述非负重状态膝关节CT图像与负重状态膝关节CT图像之间的像素位置映射关系，将所述非负重状态膝关节CT图像上的特征点位置标记映射到负重状态膝关节CT图像上，或将所述负重状态膝关节CT图像上的特征点位置标记映射到非负重状态膝关节CT图像上；特征测量模块，配置为根据非负重状态膝关节CT图像上的特征点位置标记测量得到非负重状态膝关节特征参数，根据负重状态膝关节CT图像上的特征点位置标记信息测量得到负重状态膝关节特征参数；差异计算模块，配置为计算得到非负重状态膝关节特征参数和负重状态膝关节特征参数之间的差异。2.根据权利要求1所述的膝关节测量系统，其特征在于，还包括图像分割模块，配置为对所述患者的膝关节CT图像进行分割，得到股骨分割结果、胫骨分割结果和髌骨分割结果；所述用户交互模块还用于显示所述股骨分割结果、胫骨分割结果和髌骨分割结果。3.根据权利要求2所述的膝关节测量系统，其特征在于，所述图像分割模块具体为经过训练的深度学习图像分割模型，所述经过训练的深度学习图像分割模型通过以下方式训练得到：构建深度学习图像分割模型；获得训练数据和测试数据，所述训练数据和测试数据分别包括多个人体膝关节CT图像及其对应的通过人工标注得到的股骨分割结果、胫骨分割结果和髌骨分割结果；利用所述训练数据和测试数据对所述深度学习图像分割模型进行训练和测试，得到能够自动根据人体膝关节CT图像生成股骨分割结果、胫骨分割结果和髌骨分割结果的图像分割模型。4.根据权利要求1所述的膝关节测量系统，其特征在于，所述膝关节特征参数包括：关节间隙、胫骨内翻角、胫骨角、股骨下角、胫骨上角、股骨髁间角、胫腓骨扭转角、胫骨骺线角、胫骨后倾角、外侧髌股角、髌骨指...

【专利技术属性】
技术研发人员：李跃华，魏小二，姚婷婷，王丹，孙正，代立松，
申请(专利权)人：上海市第六人民医院，
类型：发明
国别省市：