[发明专利]血管内超声自动影像组学分析系统及分析方法

权利要求书

1.一种血管内超声自动影像组学分析系统；分析系统设置在计算机内；其特征在于：

分析系统包括数据采集转化模块、图像标注和处理模块、图像学习模块、图像分割处理模块、组学特征运算处理模块、分类处理输出模块；

数据采集转化模块负责采集数据并将采集到的DICOM格式的IVUS视频转化成数百至数千帧连续的IVUS图像；

图像标注和处理模块在系统训练阶段对IVUS图像进行标注后作为训练数据输送给图像学习模块，图像学习模块通过深度全卷积神经网络进行学习后生成图像质量控制预测模型；

图像标注和处理模块在系统分析阶段通过图像质量控制预测模型输出的结果区分IVUS图像属于清晰、质量高的还是成像质量低、伪差多的图像，并剔除成像质量低、伪差多的IVUS图像；图像质量好的图像，将用于图像分割和分析；质量低、伪差多的图像，将被去除；

图像分割处理模块在系统训练阶段对大量的IVUS图像的管腔和外弹力膜的感兴趣区域进行手动标注后输送给图像学习模块，图像学习模块通过深度全卷积神经网络进行学习后生成分割模型，所述深度全卷积神经网络采用ResNet或U-Net或AlexNet或VGG网络；

图像分割处理模块在系统分析阶段通过分割模型对图像标注和处理模块处理后的IVUS图像的管腔和外弹力膜的感兴趣区域进行自动标注实现病变的分割，得出分割结果；

组学特征运算处理模块根据组学特征对分割结果进行运算处理后生成组学特征矩阵；

分类处理输出模块在系统训练阶段根据任务的目的对每个分割结果进行标注赋值一个类别标签；由此获得多维特征向量；图像学习模块将特征向量结合组学特征矩阵，通过机器学习算法得到预测分类器；所述机器学习算法采用随机森林或SVM或XGBoost算法；

分类处理输出模块在系统分析阶段对新样本使用预测分类器进行分析后生成并输出最终的所有组学的分析结果。