[发明专利]胎儿头MR影像智能诊断方法及系统

说明书

本发明提供了一种胎儿头MR影像智能诊断方法，包括：从与检查项目相符的患者DICOM图像中提取预设置的图像序列；判断图像序列为T2WI的图像质量是否符合第一预设条件，若是，将T2WI的图像定义为第一图像；按照第一分割规则，将第一图像进行区域分割，并将第一图像进行校正；将校正后的第一图像定义为第二图像；基于第二分割规则，将第二图像进行区域分割；基于预设的一个或多个诊断类型及与该诊断类型对应区域的坐标数据，对第一图像或第二图像进行分析，自动生成每个诊断类型的诊断数据；影像结构化报告根据诊断数据生成诊断印象。本发明还公开了一种胎儿头MR影像智能诊断系统。本发明能够全面、迅速、智能的给出影像诊断数据，即时知晓重要的危险征象。

技术领域

本发明涉及医疗信息领域，更具体地，涉及一种胎儿头MR影像智能诊断方法及系统。

背景技术

胎儿中枢神经系统畸形中常见的是神经管闭合缺陷、脑室扩大、小头畸形、胼胝体发育不全、后颅窝畸形和神经元移行异常等。孕早期通常依靠超声检出胎儿脑发育畸形。但超声对于胎儿脑实质显示欠清，对于一些中枢神经系统畸形的非特异性表现不易诊断，特别是在孕晚期由于胎儿颅骨骨化、胎头入盆，超声波难以穿透而不能满意显示，此时可使用胎儿MRI检查以弥补超声的不足。胎儿MRI检查的临床适应证是：胎龄18周之后，当超声发现可疑病变不能确定时，可使用胎儿MRI进一步检查。但是胎儿MRI在实际工作中的使用有一定限制，首先不同周龄胎儿的脑结构变化很大，要求诊断者有足够的经验，其次在评估脑发育时需要测量多个数据，耗时较长且重复性差。现有的诊断方法无法快速、准确的完成影像任务的诊断，影响医生的工作效率和质量，也会给医生造成重复的工作，不能即时检出重要的危险征象，耽误治疗的最佳时间。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种胎儿头MR影像智能诊断方法及系统，能够解决现有技术中存在的不能全面、迅速、智能的给出影像诊断数据导致影像医生重复工作、不能即时知晓重要的危险征象耽误治疗的最佳时间的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种胎儿头MR影像智能诊断方法，包括：从与检查项目相符的患者DICOM图像中提取预设置的图像序列；判断所述图像序列为T2WI的图像质量是否符合第一预设条件，若是，将所述T2WI的图像定义为第一图像；按照第一分割规则，将所述第一图像进行区域分割，并将所述第一图像进行校正，输出校正后的所述第一图像及校正后的每个区域的坐标数据；将所述校正后的所述第一图像定义为第二图像；基于第二分割规则，将所述第二图像进行区域分割，输出每个区域的坐标数据；基于预设的一个或多个诊断类型及与该诊断类型对应区域的坐标数据，对所述第一图像或所述第二图像进行分析，自动生成每个所述诊断类型的诊断数据，按照第二预设条件将所述诊断数据发送到影像结构化报告中；所述影像结构化报告根据所述诊断数据生成诊断印象。

优选地，诊断数据为定性判断数据、定量判断数据、病灶区域图像、病灶区域坐标、关键图像、提示信息中的一种或多种。

优选地，在校正所述第一图像之前，该方法还包括：判断胎儿状态，若所述胎儿状态为减胎术后，则终止该患者的诊断流程。

优选地，在校正所述第一图像之前，该方法还包括：在所述第一图像上分割大脑镰区域，并输出所述大脑镰区域的坐标数据。

优选地，在分割所述第二图像之前，该方法还包括：判断所述图像序列为T2WI的图像扫描方向。

优选地，诊断类型包括：判断胎儿体位、分割脐带、分割胎盘、评估胎盘状态、测量颅脑、测量脑室、测量小脑轴位脑池、测量小脑结构、评估胼胝体发育、判断大脑发育畸形、评估胎龄。