[发明专利]一种基于头颅CT影像的取栓判断的方法及系统

说明书

本说明书实施例公开了一种基于头颅CT影像的取栓判断的方法及系统，属于医学影像领域。本说明书实施例通过基于头颅CT影像的取栓判断的方法，解决了现有方法主观性大、可操作性差的问题。该取栓判断的方法包括：将头颅CT影像数据输入到预先训练得到的取栓模型中；通过取栓模型识别头颅CT影像数据，获得头颅CT影像数据的取栓概率；基于头颅CT影像的取栓概率，进行取栓判断。本说明书实施例提供的取栓判断的方法和系统，能够排除或减少人为因素带来的诊断差异，缩减人为观察、思考及“经验判断”所需的时间，作为计算机辅助方法，为脑卒中等医学研究提供客观依据。

技术领域

本说明书涉及医学影像和计算机技术领域，尤其涉及一种基于头颅CT影像的取栓判断的方法及系统。

背景技术

急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke,AIS)是最常见的卒中类型，占全部卒中的60％～80％。其中，机械取栓是治疗急性缺血性脑卒中的重要手段之一。该机械取栓方法可以避免或减少溶栓药物的使用，对于大血管闭塞具有更高的血管再通率。但是该方法具有时间限制，对于前循环，要在6-8小时以内，后循环要在12-24小时以内，如若超过这个时间，取栓的风险较高，且获益较少。因此，快速的判断是否可以进行血管内取栓对于治疗的成功率及预后均有重要意义。

目前，在临床中，常根据起病时间及临床特征行多模影像评估，以决定是否进行血管内取栓。现有的方法，一般是根据经验进行判断，该“经验判断”方法主观性大，可操作性差。另外一方面，脑卒中病情发展极快，人脑供血障碍4-5分钟以上即可出现永久不可逆性梗死，因此需要快速进行判断是否取栓，以免延误病情。

因此，目前需要一种取栓判断的方法，能够排除或减少人为因素带来的诊断差异，缩减人为观察、思考及“经验判断”所需的时间，作为计算机辅助方法，为脑卒中等医学研究提供客观依据。

发明内容

本说明书实施例提供一种基于头颅CT影像的取栓判断的方法及系统，用于解决以下技术问题：排除或减少主观因素带来的诊断差异，缩减人为花费的时间，提高诊断效率和准确率。

本说明书实施例提供一种基于头颅CT影像的取栓判断的方法，包括以下步骤：

将头颅CT影像数据输入到预先训练得到的取栓模型中；

通过所述取栓模型识别所述头颅CT影像数据，获得所述头颅CT影像数据的取栓概率；

基于所述头颅CT影像的取栓概率，进行取栓判断。

优选地，将头颅CT影像数据输入到预先训练得到的取栓模型中的步骤之前，包括：

收集用于训练取栓模型的样本；

对所述收集的样本进行人工标记，获得人工标记的样本；

利用监督学习的方式进行训练，获得取栓模型。

优选地，利用监督学习的方式进行训练，获得取栓模型，进一步包括：

获取所述人工标记的样本对应的个人信息；

利用监督学习的方式，提取所述人工标记的样本对应的个人信息，对所述人工标记的样本进行训练，获得取栓模型。

优选地，通过所述取栓模型识别所述头颅CT影像数据，获得所述头颅CT影像数据的取栓概率，具体包括：

所述头颅CT影像数据输入取栓模型，经过所述取栓模型，输出所述头颅CT影像数据的取栓概率，其中，所述取栓概率为介于0-100％的概率数值。

优选地，基于所述头颅CT影像数据的取栓概率，进行取栓判断，具体包括：

根据预设阈值，根据所述头颅CT影像数据的取栓概率，判断是否可以进行取栓；