【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及影像分析，具體為一種基于ai的ct影像自動分析系統及方法。
技術介紹
1、ct影像自動分析是利用先進的人工智能和機器學習技術，對計算機斷層掃描(ct)圖像進行自動化處理和分析的過程。這項技術主要借助深度學習算法，能夠快速、準確地識別和分類影像中的異常結構和病變，如腫瘤、出血、肺炎等。自動分析系統通過對大量標注樣本的訓練，學習到圖像特征，進而實現對新影像的即時解讀。相比傳統的手動分析，自動分析不僅提高了影像讀取的效率和準確性，還能夠為醫生提供輔助診斷建議，減少人為因素導致的誤診或漏診風險。隨著技術的發展，ct影像自動分析在醫學影像學、腫瘤篩查、急救影像評估等領域展現出廣闊的應用前景，正在推動醫療服務向更高效、精準的方向發展
2、在現有技術中，圖像分割作為圖像分割作為ct影像自動分析的關鍵步驟，其準確性直接影響到后續的特征提取和診斷分析。
3、但在實際應用過程中，由于人體內部不同器官周邊血管數量繁多和結構復雜，傳統的圖像分割方法在進行病灶以及器官分割過程中常常會使得其連接血管處出現斷裂圖像，從而導致分割不準確，進而影響最終診斷結果的可靠性，鑒于此，我們提出一種基于ai的ct影像自動分析系統及方法。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于ai的ct影像自動分析系統及方法，解決了的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于ai的ct影像自動分析系統及方法，包括以下模塊：
3、
4、圖像分割模塊：將ct影像中的不同器官進行分割，同時在器官分割劃分的基礎上對ct影像中的病灶進行分割和定位；
5、特征提取模塊：提取ct影像中病灶的形態特征，包括大小、形狀、邊界、紋理，并對影像中病灶的紋理特征進行分析識別；
6、診斷與分析模塊：采用集成學習方法，將多個不同的診斷模型進行融合，并進行實時診斷，同時結合患者的個體特征、其他病情因素，進行個性化的病情分析和預測；
7、結果可視化與報告生成模塊：將ct影像的分析結果以三維重建、圖像標注、熱力圖的方式展示給醫生，并根據診斷和分析結果，自動生成診斷報告。
8、優選的，所述數據采集與預處理模塊包括數據融合處理模塊、個體特征信息錄入模塊以及數據預處理模塊，所述數據融合處理模塊同步與其他醫療設備包括pet、mri的數據進行融合采集，并針對ct影像掃描部位進行數據結合解析，所述個體特征信息錄入模塊針對患者個體年齡、體型、疾病類型和掃描部位特點，通過智能算法自動優化ct設備的采集參數，所述數據預處理模塊將在獲取圖像信息以及個體特征信息時通過時間序列分析算法對圖像進行排序和預處理，并對圖像進行包括去噪、增強對比度操作。
9、優選的，所述圖像分割模塊采用多尺度分割算法對ct影像進行處理，并同時對ct掃描區域的多組大小不一的病灶進行分割識別，同時針對分割識別算法，通過部分標注數據或間接標注信息實現圖像分割，并使模型基于已識別的區域對其他未標注的圖像分割區域進行自動學習，此外采用拓撲結構保障分割的血管具有連通性。
10、優選的，所述特征提取模塊，除了針對ct影像中常規的形態、紋理進行特征提取，將會同步挖掘ct影像中病灶與周圍組織之間的因果關系特征，并開發對應的優化算法，從大量提取的特征中篩選出最具代表性和判別性的特征，去除冗余和無關的特征。
11、優選的，所述診斷與分析模塊采用跨病種診斷模型，并針對ct影像中標記的多處特征信息點進行綜合性ai診斷分析，通過設計通用的特征提取和診斷框架，結合不同病種的特點進行針對性訓練，同時建立動態風險評估模型，根據患者每次ct影像檢查的結果以及間隔時間、治療情況因素，實時更新患者的病情風險評估。
12、優選的，所述結果可視化與報告生成模塊采用ar技術將ct影像的分析結果疊加到患者的真實身體部位上，醫生可以通過ar設備直觀地看到病灶在患者體內的實際位置、大小和形狀，以及與周圍組織的關系，此外在生成書面的診斷報告時，同時語音報告生成功能，系統根據診斷結果和分析情況，以語音的形式生成詳細的報告語音至醫師處。
13、基于ai的ct影像自動分析方法，包括以下步驟：
14、s1：數據采集與預處理
15、與醫院的ct、pet、mri設備及影像存儲系統建立連接，獲取原始的影像數據，同時針對患者個體的基本信息包括年齡、體型、疾病疑似類型，和掃描部位特點，自動調整ct設備的采集參數，包括優化掃描層厚、掃描范圍、曝光時間；
16、s2：圖像分割
17、將經過預處理的ct影像數據輸入到預先訓練好的器官分割模型中，對ct影像中的不同器官進行分割，并在分割完成后將含有器官的影像數據進一步輸入到病灶分割模型中；
18、s3：特征提取
19、針對分割出的病灶圖像，運用算法提取病灶的形態特征，并通過分析病灶圖像的灰度共生矩陣、局部二值模式紋理特征分析方法，提取病灶的紋理特征；
20、s4：診斷與分析
21、將提取到的病灶形態特征、紋理特征以及其他可融合特征作為輸入，送入預先訓練好的疾病診斷模型中對ct影像進行疾病診斷，判斷是否存在疾病以及疾病的類型，同時利用歷史的ct影像數據以及當前的影像數據特征對疾病的發展趨勢進行預測；
22、s5：結果可視化與報告生成
23、將ct影像的分析結果通過包括三維重建、圖像標注、熱力圖可視化技術進行展示，根據診斷和分析結果，利用自然語言處理技術自動生成詳細的診斷報告，同時將生成的文字版診斷報告轉化為語音版本至醫師處。
24、優選的，所述s2圖像分割中將分割任務視為一個決策過程，利用強化學習算法讓分割算法在ct影像不同區域嘗試不同分割動作，根據每次動作后對比真實分割結果或依據評估指標給予獎勵或懲罰，并通過獎勵以及懲罰加權對圖像分割算法進行自優化提升。
25、優選的，所述s3特征提取中在病灶處的紋理特征時，從ct影像中將同步提取與特定生物標志物相關的特征，包括對于癌癥診斷，提取與腫瘤細胞表面特定抗原表達相關的影像特征，并采用與已知生物標志物之間的關聯分析。
26、優選的，所述s4診斷與分析中將構建混合智能診斷系統，結合基于規則的專家系統和深度學習模型，過程中先用基于規則的專家系統對ct影像進行初步篩選和分類，排除一些明顯不符合某種疾病特征的情況，然后再將經過初步處理的影像數據輸入深度學習模型進行進一步的ai診斷分析。
27、本專利技術提供了一種基于ai的ct影像自動分析系統及方法。具備以下有益效果：
28、1、本專利技術通過建立的拓補結構使得ai系統在對ct影像進行分割時，能夠保持血管的連通性，并在計算檢索到當前分割算法過程中存在血管連通性上的不合理處時，通過算法對當前本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于AI的CT影像自動分析系統，其特征在于，包括以下模塊：
2.根據權利要求1所述的基于AI的CT影像自動分析系統，其特征在于，所述數據采集與預處理模塊包括數據融合處理模塊、個體特征信息錄入模塊以及數據預處理模塊，所述數據融合處理模塊同步與其他醫療設備包括PET、MRI的數據進行融合采集，并針對CT影像掃描部位進行數據結合解析，所述個體特征信息錄入模塊針對患者個體年齡、體型、疾病類型和掃描部位特點，通過智能算法自動優化CT設備的采集參數，所述數據預處理模塊將在獲取圖像信息以及個體特征信息時通過時間序列分析算法對圖像進行排序和預處理，并對圖像進行包括去噪、增強對比度操作。
3.根據權利要求1所述的基于AI的CT影像自動分析系統，其特征在于，所述圖像分割模塊采用多尺度分割算法對CT影像進行處理，并同時對CT掃描區域的多組大小不一的病灶進行分割識別，同時針對分割識別算法，通過部分標注數據或間接標注信息實現圖像分割，并使模型基于已識別的區域對其他未標注的圖像分割區域進行自動學習，此外采用拓撲結構保障分割的血管具有連通性。
4.根據權利要求1所述
5.根據權利要求1所述的基于AI的CT影像自動分析系統，其特征在于，所述診斷與分析模塊采用跨病種診斷模型，并針對CT影像中標記的多處特征信息點進行綜合性AI診斷分析，通過設計通用的特征提取和診斷框架，結合不同病種的特點進行針對性訓練，同時建立動態風險評估模型，根據患者每次CT影像檢查的結果以及間隔時間、治療情況因素，實時更新患者的病情風險評估。
6.根據權利要求1所述的基于AI的CT影像自動分析系統，其特征在于，所述結果可視化與報告生成模塊采用AR技術將CT影像的分析結果疊加到患者的真實身體部位上，醫生可以通過AR設備直觀地看到病灶在患者體內的實際位置、大小和形狀，以及與周圍組織的關系，此外在生成書面的診斷報告時，同時語音報告生成功能，系統根據診斷結果和分析情況，以語音的形式生成詳細的報告語音至醫師處。
7.根據權利要求1所述的基于AI的CT影像自動分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的基于AI的CT影像自動分析方法，其特征在于，所述S2圖像分割中將分割任務視為一個決策過程，利用強化學習算法讓分割算法在CT影像不同區域嘗試不同分割動作，根據每次動作后對比真實分割結果或依據評估指標給予獎勵或懲罰，并通過獎勵以及懲罰加權對圖像分割算法進行自優化提升。
9.根據權利要求7所述的基于AI的CT影像自動分析方法，其特征在于，所述S3特征提取中在病灶處的紋理特征時，從CT影像中將同步提取與特定生物標志物相關的特征，包括對于癌癥診斷，提取與腫瘤細胞表面特定抗原表達相關的影像特征，并采用與已知生物標志物之間的關聯分析。
10.根據權利要求7所述的基于AI的CT影像自動分析方法，其特征在于，所述S4診斷與分析中將構建混合智能診斷系統，結合基于規則的專家系統和深度學習模型，過程中先用基于規則的專家系統對CT影像進行初步篩選和分類，排除一些明顯不符合某種疾病特征的情況，然后再將經過初步處理的影像數據輸入深度學習模型進行進一步的AI診斷分析。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ai的ct影像自動分析系統，其特征在于，包括以下模塊：
2.根據權利要求1所述的基于ai的ct影像自動分析系統，其特征在于，所述數據采集與預處理模塊包括數據融合處理模塊、個體特征信息錄入模塊以及數據預處理模塊，所述數據融合處理模塊同步與其他醫療設備包括pet、mri的數據進行融合采集，并針對ct影像掃描部位進行數據結合解析，所述個體特征信息錄入模塊針對患者個體年齡、體型、疾病類型和掃描部位特點，通過智能算法自動優化ct設備的采集參數，所述數據預處理模塊將在獲取圖像信息以及個體特征信息時通過時間序列分析算法對圖像進行排序和預處理，并對圖像進行包括去噪、增強對比度操作。
3.根據權利要求1所述的基于ai的ct影像自動分析系統，其特征在于，所述圖像分割模塊采用多尺度分割算法對ct影像進行處理，并同時對ct掃描區域的多組大小不一的病灶進行分割識別，同時針對分割識別算法，通過部分標注數據或間接標注信息實現圖像分割，并使模型基于已識別的區域對其他未標注的圖像分割區域進行自動學習，此外采用拓撲結構保障分割的血管具有連通性。
4.根據權利要求1所述的基于ai的ct影像自動分析系統，其特征在于，所述特征提取模塊，除了針對ct影像中常規的形態、紋理進行特征提取，將會同步挖掘ct影像中病灶與周圍組織之間的因果關系特征，并開發對應的優化算法，從大量提取的特征中篩選出最具代表性和判別性的特征，去除冗余和無關的特征。
5.根據權利要求1所述的基于ai的ct影像自動分析系統，其特征在于，所述診斷與分析模塊采用跨病種診斷模型，并針對ct影像中標記的多處特征信息點進行綜合性ai診斷分析，通過設計通用的特征提取和診斷框架，結合不同病種的特點進行針對性訓...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陸濤，李歡歡，黃葉梅，農翠珍，黃莉娜，黃東衛，鐘茂海，
申請(專利權)人：右江民族醫學院，
類型：發明
國別省市：
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