[发明专利]一种基于左右侧脑室分割的ALVI自动测量方法及装置

说明书

一种基于左右侧脑室分割的ALVI自动测量方法及装置，其中ALVI自动测量方法包括：获取患者颅脑在多个测量层面上的医学影像；根据预设的卷积神经网络对各测量层面对应的医学影像分别进行图像分割，得到每个医学影像中基于左右侧脑室区域的分割图像；提取面积最大的分割图像所对应的医学影像，测量得到该医学影像中沿大脑镰的颅内最大纵径；根据颅内最大纵径确定面积最大的分割图像中左右侧脑室的体部最大前后径；根据体部最大前后径和颅内最大纵径的比值得到患者颅脑的ALVI参数。本申请采用ALVI参数作为侧脑室前后径指数来评价患者颅脑的脑室大小，该指数简单明确，相比以往的Evans指数更能有效地评估脑室扩大的状况，在医学实践应用中具有实用价值。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于左右侧脑室分割的ALVI自动测量方法及装置。

背景技术

医学成像的一个重要领域是诊断脑状况，比如扫描得到脑部的CT图像、MRI图像，依据脑积水的诊断标准之一脑室扩大这一重要的影像学征象，判断患者脑部是否存在神经内外科中常见的脑积水。

当前，Evans指数(Evans’index，简称EI)是临床最常用的评价脑室大小的影像指标，往往定义为横断位上两侧侧脑室前角间最大距离与相同层面的最大颅腔内径的比值。EI最早是由Willian Evans于1942年利用气脑造影术测量小儿脑室大小时使用，并且确立EI≥0.3作为脑室扩大的判断标准。随后，EI的测量方法及脑室扩大的界值均直接在CT、MRI上沿用，由于EI测量相对简便、经济、省时，逐渐成为神经内外科评价脑室扩大最常用的测量指标，并作为脑积水相关指南推荐的脑室大小影像评估指标。

然而，现在研究认为EI在不同层面中测量存在较大差异，其标准测量方法也缺乏明确的定义，不同的扫描基线、不同的测量平面均影响横断位上脑室的形状，从而影响线性指数测量数值。甚至，有日本学者认为EI在表示脑室向两侧扩大时更加有效，而不适用于以长轴方向扩大的脑积水。此外，EI≥0.3作为脑室扩大阈值也受到了挑战，有研究表明，EI的阈值不能可靠地区分正常和扩大的脑室。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是如何克服Evans指数在评价脑室扩大方面存在的不足，提供一种新的影像指标和测量方法来评价脑室扩大现象。

根据第一方面，一种实施例中提供一种基于左右侧脑室分割的ALVI自动测量方法，包括以下步骤：获取患者颅脑在多个测量层面上的医学影像，所述医学影像包括大脑镰区域和左右侧脑室区域；根据预设的卷积神经网络对各测量层面对应的医学影像分别进行图像分割，得到每个所述医学影像中基于左右侧脑室区域的分割图像；提取面积最大的分割图像所对应的医学影像，测量得到该医学影像中沿大脑镰的颅内最大纵径；根据所述颅内最大纵径确定面积最大的分割图像中左右侧脑室的体部最大前后径；根据所述体部最大前后径和所述颅内最大纵径的比值得到患者颅脑的ALVI参数，所述ALVI参数用于作为侧脑室前后径指数且评价患者颅脑内的脑室大小。

所述获取患者颅脑在多个测量层面上的医学影像，包括：将患者颅脑中颅底到颅顶的每个横断位作为测量层面，利用CT或MRI连续横断位扫描后的结果获得患者颅脑在多个测量层面上的医学影像。

所述根据预设的卷积神经网络对各测量层面对应的医学影像分别进行图像分割，得到每个所述医学影像中基于左右侧脑室区域的分割图像，包括：对于任意测量层面，将该测量层面对应的医学影像输入至预设的卷积神经网络，所述卷积神经网络是基于UNet网络结构，且包含有语义分割、边缘点回归、边框回归中的一个或多个任务的模型；根据所述卷积神经网络中包含的任务对每个测量层面对应的医学影像进行区域检测和分割，提取出左右侧脑室区域；利用提取出的左右侧脑室区域形成对应的分割图像。