[发明专利]人工神经网络图像分析预测脑积水分流手术疗效的方法

说明书

本发明提供一种人工神经网络图像分析预测脑积水分流手术疗效的方法。所述人工神经网络图像分析预测脑积水分流手术疗效的方法包括以下步骤：S1：脑积水分流手术前后影像学标本的收集和预处理：利用医学影像算法研究与临床统计研究的结合，对于医学影像部分，拟采用深度卷积神经网络的方法进行计算，获得相应的参数，采用回顾性的方法获取已有的病患的图片，并设计网络进行训练并进行调参。本发明提供的人工神经网络图像分析预测脑积水分流手术疗效的方法具有能够把脑积水的手术治疗从既往的临床经验主义，转化为结合大数据影像学分析并且通过人工神经网络达到个体化评估，同时能够为脑积水的研究和治疗提供新的思路的优点。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种人工神经网络图像分析预测脑积水分流手术疗效的方法。

背景技术

脑积水是严重威胁人类健康的疾病，先天性脑积水对婴儿影响大，有较高的病死率和致残率，而获得性脑积水则是可以继发于脑出血、脑外伤、脑肿瘤、脑炎等各种神经系统疾病和损伤，是临床上病情加重、预后不良，甚至导致患者死亡的重要因素，即使经过积极的治疗，大部分患者仍然存在神经功能缺失，部分患者生活不能自理，终生卧床或行走不便，给患者的心理和生理造成了严重的影响，给家庭和社会造成了严重的负担。

脑积水的发病率高，在新生儿的发病率约为0.3％-0.4％，大多数患儿症状进行性加重，患儿出现头围增大、头疼、呕吐、眼底水肿，晚期可出现步态不稳、智力减退、性早熟、生长发育迟缓等。而后天获得性脑积水可继发于颅脑创伤、脑出血疾病、肿瘤、脑炎等等，仅仅在蛛网膜下腔出血后发生率就高达9％-36％^[2-7]。不仅是外科医生在临床上面临的棘手问题，同时也给患者的康复造成了极大困难。

脑积水发病机制是多种原因引起的脑脊液分泌过多、循环受阻或吸收障碍而导致脑脊液在颅内的过多积蓄，其部位常发生在脑室内，也可累及蛛网膜下腔。脑积水的病理改变包括脑室系统扩大、脑实质变薄、白质脱髓鞘变、神经轴受压变形、胶质增生及神经细胞退行性变等。以上改变将会给患者的脑功能造成不可逆的损伤。

目前，对于脑积水的主要治疗方式包括脑室腹腔分流。然而，脑室腹腔分流不符合人体正常的生理结构，不仅并发症多，出血、感染、堵管等都会造成手术失败，而且患者需要终生带管。

即便如此，脑室腹腔分流仍然是目前全世界临床上治疗脑积水最常用的方法。

该方法目前存在的核心问题是：

1.手术指征不明确

首先，对于此类患者是否行分流手术临床上难以判断，主要根据症状和外科医生的经验进行选择。仅有的参考标准是影像学检查和腰穿实验。

但是，患者影像学检查表现差异极大，许多脑积水患者脑室轻度扩大但表现出极其严重的临床症状，有些患者虽然脑室扩大明显，但临床症状轻。

然而腰穿存在许多局限性，首先颅内压力和脑室扩大不成正比，甚至对于正常压力脑积水患者，腰穿检查压力正常。而腰穿后的放液实验缺乏评判标准，疗效极其主观。

以上问题就造成了，手术后患者预后难以预料。许多患者症状虽然经历了分流手术，但是术后症状长期不能缓解；还有许多本应该尽早行手术治疗，患者错过了治疗的最佳时机，造成了临床上无法逆转的脑功能损害。

2.颅内压力难以调控

目前临床上常见的脑室腹腔分流管已经具备调节压力功能。但是，对于压力的设置依然是临床医生遇到的巨大挑战。不同患者脑脊液分泌和吸收量差异极大，分流管压力设置还到患者年龄、病程、病因、脑组织顺应性和分流管压力等多方面因素的影响。

目前通用的做法是先根据医生经验设置初始压力，后根据患者症状变化，反复复查头颅CT，进行压力调节。大部分患者需要经历分流管压力设置过大，过小，再过大，反复调节。首先患者不得不接受多次的CT辐射、延长出院实践，或反复奔走求医。