【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于肝脏mri的成像优化，具体是一种用于肝脏mri的成像优化方法及系统。
技术介绍
1、肝脏mri检查对于诊断和评估肝脏疾病具有独特优势，其安全无辐射、多参数、多视角的成像能力使其超越其他诊断手段。其中，t2加权成像（t2wi）是肝脏mri中不可或缺的部分，广泛应用于肝脏局灶性病变的诊断和监测。t2wi能够通过多种采集策略和扫描参数实现，不同的t2wi序列根据其采集时间和策略的不同，可能需采用患者的屏气或呼吸门控技术以获取高质量图像。然而，患者的呼吸规律性和屏气能力直接影响图像的质量。针对这一问题，选择与患者的呼吸特征相适应的扫描方式和参数至关重要。这不仅可以提升图像质量，降低扫描失败率，还能节省扫描时间并提高患者的舒适度。目前尚缺乏根据患者呼吸情况个体差别智能选择最佳扫描方案的方法。基于此，本专利技术提供了一种用于肝脏mri的成像优化方法及系统。
技术实现思路
1、为了解决上述方案存在的问题，本专利技术提供了一种用于肝脏mri的成像优化方法及系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种用于肝脏mri的成像优化系统，包括数据归纳模块、监测模块和成像模块；
4、所述数据归纳模块用于对历史患者数据进行归纳，形成若干个代表分类以及各代表分类对应的代表呼吸曲线；归纳出不同代表分类及代表呼吸曲线对应的最佳扫描方案。
5、进一步地，数据归纳模块的工作方法包括：
6、获取历史患者数据；根据预设的特征数据处理
7、将获得的各所述历史患者特征数据进行拆分合并，形成若干个第一合并集和第二合并集；
8、将各所述第一合并集和所述第二合并集进行交集处理，形成若干个代表分类以及各代表分类对应的代表呼吸曲线；并设置相应的最佳扫描方案。
9、进一步地，将获得的历史患者特征数据进行拆分合并的方法包括：
10、将历史患者特征数据中的患者病情特征、身体条件特征对应的数据拆分为第一合并分析数据；将历史患者特征数据中的呼吸参数特征、成像特征对应的数据拆分为第二合并分析数据；
11、对所述第一合并分析数据进行合并分析，获得若干个第一合并集；
12、对所述第二合并分析数据进行合并分析，获得若干个第二合并集。
13、进一步地，对第一合并分析数据进行合并分析的方法包括：
14、步骤sa1：将所述第一合并分析数据进行坐标转化，形成若干个第一坐标；将获得的各所述第一坐标输入到坐标空间中；
15、步骤sa2：计算各所述第一坐标之间的欧氏距离；
16、步骤sa3：将所述欧氏距离小于阈值x1的第一坐标进行合并，形成新的第一坐标，并根据对应两个原第一坐标形成对应的合并链；
17、每次完成一次两个第一坐标的合并后，返回步骤sa2，直到没有能够进行合并的第一坐标为止；
18、步骤sa4：识别坐标空间中各第一坐标对应的合并链集，根据获得的所述合并链集生成所述第一坐标对应的坐标区域，标记为第一合并集。
19、进一步地，对第二合并分析数据进行合并分析的方法包括：
20、步骤sc1：对所述第二合并分析数据进行转化，形成对应的第二坐标；
21、步骤sc2：根据获得的各所述第二坐标设置对应的成像曲线，将各所述成像曲线整合到同一坐标系中；
22、步骤sc3：识别各所述成像曲线之间的合并值；
23、步骤sc4：将合并值不大于阈值x2的两个成像曲线进行合并，形成新的成像曲线，并标记对应两个成像曲线之间的区域，标记为成像区域；
24、每次完成一次两个成像曲线的合并后，返回步骤sc3，直到没有能够进行合并的成像曲线为止；
25、步骤sa5：识别各所述成像曲线对应的成像区域，将各所述成像区域进行合并，形成各所述成像曲线对应的第二合并集。
26、进一步地，将各第一合并集和第二合并集进行交集处理的方法包括：
27、识别第一合并集和第二合并集各自对应的第一合并分析数据，根据各自对应的第一合并分析数据确定对应的第一交集和第二交集，根据所述第一交集确定对应的代表分类；根据所述第二交集确定对应的代表呼吸曲线。
28、所述监测模块用于对检查患者进行实时呼吸监测，获取患者信息，根据所述患者信息确定对应的代表分类和代表呼吸曲线；识别所述代表呼吸曲线的最优扫描方案，根据所述最优扫描方案确定对应的最佳呼吸数据；
29、获取患者的实时呼吸数据；将获得的所述实时呼吸数据在所述代表呼吸曲线中进行实时标记，获得对应的呼吸调整曲线；将实时呼吸数据在所述呼吸调整曲线中的坐标点标记为实时呼吸点，将所述最佳呼吸数据在所述呼吸调整曲线中的坐标点标记为最佳呼吸点；
30、在呼吸调整曲线中识别对应的实时呼吸点和最佳呼吸点，根据识别的实时呼吸点和最佳呼吸点生成对应的患者指导语音，患者根据生成的患者指导语音进行呼吸控制；当达到成像要求时，生成对应的成像指令，将获得的成像指令和最佳扫描方案发送给成像模块。
31、进一步地，根据患者信息确定代表分类和代表呼吸曲线的方法包括：
32、根据预设的特征数据处理模板对获得的患者数据进行处理，获得对应的患者匹配数据；将获得的所述患者匹配数据与各代表分类进行匹配，获得所述患者匹配数据对应的代表分类，识别所述代表分类对应的代表呼吸曲线；将获得的代表分类和代表呼吸曲线进行输出。
33、进一步地，根据实时呼吸点和最佳呼吸点生成对应的患者指导语音的方法包括：
34、根据各代表呼吸曲线和代表分类进行语音模拟，建立对应的语音库，基于所述语音库建立对应的ai语音模型；
35、识别对应的实时呼吸点和最佳呼吸点，通过所述ai语音模型进行分析，获得对应的患者指导语音。
36、所述成像模块用于肝脏mri的成像管理，实时接收监测模块发送的成像指令，当接收到成像指令时，按照最佳扫描方案进行患者的成像采集，获得对应的成像图像。
37、一种用于肝脏mri的成像优化方法，方法包括：
38、对历史患者数据进行归纳，形成若干个代表分类以及各代表分类对应的代表呼吸曲线；归纳出不同代表分类及代表呼吸曲线对应的最佳扫描方案。
39、获取患者信息，根据所述患者信息确定对应的代表分类和代表呼吸曲线；识别所述代表呼吸曲线的最佳扫描方案，根据所述最佳扫描方案确定对应的最佳呼吸数据；
40、获取患者的实时呼吸数据；将获得的所述实时呼吸数据在所述代表呼吸曲线中进行实时标记，获得对应的呼吸调整曲线；将实时呼吸数据在所述呼吸调整曲线中的坐标点标记为实时呼吸点，将所述最佳呼吸数据在所述呼吸调整曲线中的坐标点标记为最佳呼吸点；
41、在呼吸调整曲线中识别对应的实时呼吸点和最佳呼吸点，根据识别的实时呼吸点和最佳呼吸点生成对应的患者本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，包括数据归纳模块、监测模块和成像模块；
2.根据权利要求1所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，数据归纳模块的工作方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，将获得的历史患者特征数据进行拆分合并的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，对第一合并分析数据进行合并分析的方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，对第二合并分析数据进行合并分析的方法包括：
6.根据权利要求3所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，将各第一合并集和第二合并集进行交集处理的方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，根据患者信息确定代表分类和代表呼吸曲线的方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，其特征在于，根据实时呼吸点和最佳呼吸点生成对应的患者指导语音的方法包括
9.一种用于肝脏MRI的成像优化方法，其特征在于，应用于如权利要求1至8中任一项所述的一种用于肝脏MRI的成像优化系统，方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于肝脏mri的成像优化系统，其特征在于，包括数据归纳模块、监测模块和成像模块；
2.根据权利要求1所述的一种用于肝脏mri的成像优化系统，其特征在于，数据归纳模块的工作方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于肝脏mri的成像优化系统，其特征在于，将获得的历史患者特征数据进行拆分合并的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于肝脏mri的成像优化系统，其特征在于，对第一合并分析数据进行合并分析的方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种用于肝脏mri的成像优化系统，其特征在于，对第二合并分析数据进行合并分...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨阳，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：
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