一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法及系统与流程

本发明涉及神经外科影像诊断，具体为一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法及系统。

背景技术：

1、神经外科影像诊断的发展历史可以追溯到20世纪初，最初主要依靠x射线摄影技术，随着时间的推移，医学影像技术不断发展，包括ct、mri、pet等成像技术的广泛应用，大大提高了对神经系统疾病的诊断准确性和治疗效果。

2、而图形识别技术是一种人工智能技术，旨在让计算机能够识别和理解图像或视频中的对象、场景、文字等内容，该技术利用深度学习、卷积神经网络等算法，对图像进行特征提取和模式识别，从而实现对图像内容的自动分析和理解，在医学领域，图形识别技术被广泛应用于医学影像诊断，如ct扫描、mri等，帮助医生快速准确地识别病灶和病变。

3、一般的，传统利用图形图像对神经外科患者进行诊断时，依赖医生的经验和判断，存在主观性较强的问题，容易受到医生个人能力和经验的影响，需要医生手动分析影像，耗时较长，尤其是对于复杂病例，容易延误诊断和治疗时机，由于人为因素的干扰，传统影像诊断容易出现漏诊、误诊等问题，影响诊疗效果和患者健康，还缺乏对患者个体化信息的综合考虑，治疗方案缺乏针对性和个性化，影响治疗效果。

4、综上，需要提出一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法及系统来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法，该方法基于神经外科影像诊断系统实现，包括以下步骤；

4、s1.数据采集，收集患者的神经外科相关影像数据，包括ct、mri和dt i，以及患者的基本信息和病史；

5、s2.数据预处理，对采集到的影像数据进行去噪、标准化预处理操作，提高数据质量，为后续处理做准备；

6、s3.dt i成像分析，对dt i数据进行处理，提取脑部神经纤维的结构信息，并通过纤维束追踪技术分析神经网络的结构；

7、s4.透明格细节分析，识别影像中的细微结构，包括神经纤维、血管，并识别异常结构，包括肿瘤、缺血区域，用于疾病的初步诊断；

8、s5.图形识别与分类，从预处理后的影像中提取关键特征，并将这些特征与已知的疾病模式进行比对，实现自动分类和诊断；

9、s6.机器学习模型训练，使用已标注的影像数据训练图形识别算法，不断优化模型的性能；

10、s7.诊断结果生成，根据图形识别和分类的结果，结合患者的基本信息和病史，生成初步的诊断结果；

11、s8.治疗方案推荐，根据诊断结果和患者的具体情况，推荐个性化的治疗方案；

12、s9.用户交互，通过图形用户界面展示诊断结果、影像数据和治疗建议，供医生参考和决策；

13、s10.报告生成，根据诊断结果和推荐的治疗方案，自动生成详细的诊断报告。

14、神经外科影像诊断系统，该系统包括数据采集模块、预处理模块、dt i成像模块、透明格细节识别模块、图形识别模块、机器学习模块、决策支持模块以及用户交互模块；

15、所述数据采集模块用于医疗影像和患者信息采集；

16、所述预处理模块用于图像去噪和图像标准化；

17、所述dt i成像模块用于dti数据处理和纤维束追踪；

18、所述透明格细节识别模块用于结构分析和病变识别；

19、所述图形识别模块用于特征提取和模式分类；

20、所述机器学习模块用于模型训练和验证；

21、所述决策支持模块用于诊断建议和治疗方案推荐；

22、所述用户交互模块用于提供图形用户界面和生成报告。

23、优选的，所述数据采集模块还包括医疗影像采集单元和患者信息采集单元；

24、所述医疗影像采集单元用于收集病人的ct、mri、dti多模态影像数据；

25、所述患者信息采集单元用于收集患者的基本信息和病史，包括年龄、性别、症状描述。

26、优选的，所述预处理模块还包括图像去噪单元和图像标准化单元；

27、所述图像去噪单元用于通过图像处理技术减少影像中的噪声，提高图像质量；

28、所述图像标准化单元用于将不同来源和不同尺寸的影像转换为统一格式和尺寸，方便后续处理。

29、优选的，所述dti成像模块还包括dti数据处理单元和纤维束追踪单元；

30、所述dti数据处理单元用于处理dti数据，提取出脑部神经纤维的结构信息；

31、所述纤维束追踪单元用于通过dti数据，追踪脑内神经纤维束的路径，用于识别和分析神经网络的结构。

32、优选的，所述透明格细节识别模块还包括结构分析单元和病变识别单元；

33、所述结构分析单元用于识别脑部影像中的细微结构，包括神经纤维、血管；

34、所述病变识别单元用于识别影像中的异常结构，包括肿瘤、缺血区域，用于疾病诊断。

35、优选的，所述图形识别模块还包括特征提取单元和模式分类单元；

36、所述特征提取单元用于从预处理后的影像中提取关键特征，包括形状、纹理；

37、所述模式分类单元用于将提取的特征与已知的疾病模式进行比对，实现自动分类和诊断。

38、优选的，所述机器学习模块还包括训练单元和验证单元；

39、所述训练单元用于使用已标注的影像数据训练图形识别算法，提高系统的诊断准确率；

40、所述验证单元用于对训练好的模型进行验证，确保模型的泛化能力和稳定性。

41、优选的，所述决策支持模块还包括诊断建议单元和治疗方案推荐单元；

42、所述诊断建议单元用于根据图形识别模块的输出提供初步诊断建议；

43、所述治疗方案推荐单元用于根据诊断结果和患者病史，提供个性化的治疗方案推荐。

44、优选的，所述用户交互模块还包括图形用户界面单元和报告生成单元；

45、所述图形用户界面单元用于提供易于使用的图形界面，供医生查看诊断结果、影像数据和治疗建议；

46、所述报告生成单元用于根据诊断结果自动生成详细的诊断报告，包括影像图、诊断意见和治疗建议。

47、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明将图形识别技术与神经外科影像诊断相结合进行快速准确的诊断，图形识别技术能够自动识别影像中的病灶和异常，辅助医生快速准确地进行诊断，还可以对影像进行精细化分析，发现微小的病变和异常，帮助医生制定更精准的治疗方案，同时，结合患者的个体化信息和病史，图形识别技术可以为每位患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果，还可以实时监测患者的病情变化，及时调整治疗方案，提高医疗管理的效率和质量。

技术特征：

1.一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法，该方法基于神经外科影像诊断系统实现，其特征在于，包括以下步骤：

2.神经外科影像诊断系统，根据权利要求1所述的一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法，其特征在于，该系统包括数据采集模块、预处理模块、dti成像模块、透明格细节识别模块、图形识别模块、机器学习模块、决策支持模块以及用户交互模块；

3.根据权利要求2所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：

4.根据权利要求3所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：

6.根据权利要求5所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：

8.根据权利要求7所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：

9.根据权利要求8所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：所述决策支持模块还包括诊断建议单元和治疗方案推荐单元；

10.根据权利要求9所述的神经外科影像诊断系统，其特征在于：所述用户交互模块还包括图形用户界面单元和报告生成单元；

技术总结本发明公开了一种基于图形识别的神经外科影像诊断方法及系统，包括以下步骤：S1.数据采集，收集患者的神经外科相关影像数据；S2.数据预处理，对采集到的影像数据进行去噪、标准化预处理操作；S3.DTI成像分析，对DT I数据进行处理，本发明将图形识别技术与神经外科影像诊断相结合进行快速准确的诊断，图形识别技术能够自动识别影像中的病灶和异常，辅助医生快速准确地进行诊断，还可以对影像进行精细化分析，发现微小的病变和异常，帮助医生制定更精准的治疗方案，同时，结合患者的个体化信息和病史，图形识别技术可以为每位患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果，还可以实时监测患者的病情变化，及时调整治疗方案，提高医疗管理的效率和质量。技术研发人员：唐忠,陈思受保护的技术使用者：深圳市第三人民医院（深圳市肝病研究所）技术研发日：技术公布日：2024/6/11