一种医技交互智能漏斗胸鸡胸综合诊疗系统的制作方法

本发明涉及胸骨矫形，具体涉及一种医技交互智能漏斗胸鸡胸综合诊疗系统。

背景技术：

1、人类肋骨与胸骨构成对胸廓胸廓内心脏、肺、食道、呼吸道及纵膈等器官的保护。出现畸形或损伤将对人身体造成较大伤害，胸壁的形态改变可影响器官的正常功能，漏斗胸造成压迫心脏、心脏移位、呼吸系统疾病，同时亦会影响外观形象等等。

2、漏斗胸(pectus excavatum，pe)是胸骨中下段以及相邻的肋软骨向内凹陷，使前胸壁下部呈漏斗状，凹陷最深点通常在胸骨体下端和剑突交接处形成的类似漏斗样的畸形。

3、鸡胸(pectus carinatum)又称鸽胸。鸡胸主要胸廓的胸骨向前隆起畸形，形状像鸡的胸脯故称之为鸡胸，是前胸壁第二种常见的胸廓畸形，较漏斗胸少，有时漏斗胸与鸡胸亦有可能同时出现。

4、nuss手术是美国医生nuss于1998年公布的一种治疗漏斗胸的nuss微创手术。nuss手术是在胸腔镜引导下加入胸腔支持nuss矫形板，将塌陷的胸骨顶起来，借用固定器与肋骨钢丝缠绕固定，以支撑塌陷的胸骨，从而达到pe胸壁矫形的目的。nuss手术是近年来较广泛的一种矫形板支撑矫形漏斗胸手术。

5、当漏斗胸与鸡胸亦同时出现时，即漏斗胸与鸡胸合并症，将使矫形扳更加复杂，有时需要三明治、多条nuss板及特殊形状nuss板等进行矫形手术。

6、现有技术中nuss矫形板，通常是一种直板长条形矫正板，由医生根据经验进行弯折然后植入患者胸腔。其结构相对简单且固定，通常仅能够用于对一个方向上的胸腔塌陷的支撑，当胸壁畸形情况相对复杂(如漏斗形与鸡胸合并症)，且不同年龄患者体型相对于标准体型差异较大时，不能很好地适应矫形需求。对此，现有的医疗器械厂商也在尝试制作一系列形状各异的骨植入物来满足需求，但实际应用还是需要因“患”而异才能达到理想的矫正效果。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种医技交互智能漏斗胸鸡胸综合诊疗系统。

2、具体技术方案如下：

3、一种医技交互智能漏斗胸鸡胸综合诊疗系统，包括：

4、医疗客户端，所述医疗客户端对患者采集目标骨骼影像；

5、所述目标骨骼影像包括对应于鸡胸、漏斗胸及合并症的目标骨骼；

6、处理平台，所述处理平台连接所述医疗客户端，所述处理平台依照所述目标骨骼影像计算得到对应于所述患者的目标骨骼参数，随后依照所述目标骨骼参数生成骨植入物设计参数；

7、骨植入物制作端，所述骨植入物制作端连接所述处理平台，所述骨植入物制作端依照所述骨植入物设计参数制作对应于所述患者的骨植入物。

8、另一方面，所述处理平台包括：

9、图像建模模块，所述图像建模模块依照所述目标骨骼影像进行三维重建以得到目标骨骼三维建模；

10、参数计算模块，所述参数计算模块连接所述图像建模模块，所述参数计算模块对所述目标骨骼三维建模提取多对计算参考点，随后依照所述计算参考点分别计算得到所述目标骨骼参数；

11、所述目标骨骼参数包括：胸骨不对称指数、胸骨校正指数、胸骨旋转角、胸廓凹陷处长度、胸廓凹陷处宽度、胸廓凹陷处深度；

12、骨植入物设计模块，所述骨植入物设计模块连接所述参数计算模块，所述骨植入物设计模块依照所述目标骨骼参数生成所述骨植入物设计参数。

13、另一方面，所述图像建模模块包括：

14、胸骨分割模块，所述胸骨分割模块对所述目标骨骼影像分别提取胸骨区域；

15、第一配准模块，所述第一配准模块连接所述胸骨分割模块，所述第一配准模块于重建坐标系中对不同的目标骨骼影像进行配准形成配准图像组；

16、重建模块，所述重建模块连接所述配准模块，所述重建模块依照所述配准图像组重建得到所述目标骨骼三维建模。

17、另一方面，所述图像重建模块还包括：

18、组织区域标注模块，所述组织区域标注模块依照所述目标骨骼影像进行标记得到组织避让区域；

19、则所述骨植入物设计模块中还包括避让模块，所述避让模块将每次生成的所述骨植入物设计参数与所述组织避让区域进行比较，当所述骨植入物设计参数与所述组织避让区域冲突时重新生成所述骨植入物设计参数。

20、另一方面，所述组织区域标注模块包括：

21、组织区域识别模块，所述组织区域识别模块自所述目标骨骼影像中提取得到组织区域边缘；

22、第二配准模块，所述第二配准模块连接所述组织区域识别模块，所述第二配准模块在所述重建坐标系中对所述组织区域边缘进行配准形成边缘点集合；

23、边界确定模块，所述边界确定模块连接所述第二配准模块，所述边界确定模块依照所述边缘点集合生成所述组织避让区域。

24、另一方面，所述组织区域识别模块和所述胸骨分割模块均采用分割模型对所述目标骨骼影像进行处理；

25、所述医技交互智能漏斗胸鸡胸综合诊疗系统还包括模型训练模块，所述模型训练模块包括：

26、数据属性提取模块，所述数据提取模块对输入的所述目标骨骼影像提取数据属性并生成数据指纹；

27、预训练模块，所述预训练模块连接所述数据属性提取模块，所述预训练模块依照所述数据指纹对多个分割网络分别进行优化得到优化网络，随后对所述优化网络进行训练；

28、模型输出模块，所述模型输出模块连接所述预训练模块，所述模型输出模块对所述优化网络进行验证并输出最优的所述优化网络作为所述分割模型。

29、另一方面，所述参数计算模块包括：

30、第一处理模块，所述第一处理模块依照所述目标骨骼三维建模提取垂直于胸廓最大横径水平线的两侧胸壁，并依照所述两侧胸壁生成所述不对称指数；

31、第二处理模块，所述第二处理模块依照所述目标骨骼三维建模提取前胸壁最高点、胸椎前缘、胸骨凹陷最低点和胸廓最大横径并生成所述校正指数；

32、第三处理模块，所述第三处理模块依照所述目标骨骼三维建模提取胸骨平面与水平面之间的夹角并生成所述胸骨旋转角；

33、第四处理模块，所述第四处理模块依照所述目标骨骼三维建模提取漏斗胸凹陷外口并确定所述胸廓凹陷处长度、所述胸廓凹陷处宽度和所述胸廓凹陷处深度。

34、另一方面，所述骨植入物设计模块包括：

35、差异提取模块，所述差异提取模块对所述目标骨骼参数与参考参数进行比对，以提取存在差异的差异参数；

36、骨植入物预测模块，所述骨植入物预测模块依照所述差异参数预测得到所述骨植入物设计参数。

37、另一方面，所述骨植入物预测模块包括：

38、生成器，所述生成器依照所述差异参数预测得到中间骨植入物参数；

39、判别器，所述判别器连接所述生成器，所述判别器判断所述中间骨植入物参数是否符合优化条件，并在符合所述优化条件时将所述中间骨植入物参数作为所述骨植入物设计参数输出。

40、上述技术方案具有如下优点或有益效果：

41、针对现有技术中的预制骨植入物不能很好地匹配矫形需求，使用效果不佳的问题，本方案中引入了处理平台连接医生侧的医疗客户端对患者的目标骨骼影像进行采集，然后对目标骨骼影像中的若干项关键指标进行提取，进而确定矫形过程中的骨植入物设计参数，最后由骨植入物制作端制作对应形状的骨植入物，从而提升植入物的手术效果。