| 申请/专利权人：山东中医药大学 | 申请日：2024-09-19 |
| 发明/设计人：许振国;石枫;陈希琦 | 公开（公告）日：2025-01-21 |
| 代理机构：安徽思尔六知识产权代理事务所(普通合伙) | 公开（公告）号：CN118824525B |
| 代理人：闫啸 | 主分类号：G16H50/20 |
| 地址：250061 山东省济南市历下区经十路16369号山东中医药大学 | 分类号：G16H50/20;G16H30/20;G06T7/00;G06T7/187;G06T7/62;G06V10/25;G06V10/764;G06T7/11 |
| 专利状态码：有效-授权 | 优先权： |
| 法律状态：2025.01.21#授权 2024.11.08#实质审查的生效 2024.10.22#公开 |
| 摘要：本发明公开了一种腹外疝个性化治疗方案推荐方法和系统，涉及医疗数据处理技术领域，包括对医学影像进行运动伪影检测，若存在运动伪影现象，则对医学影像进行运动伪影抑制；并通过相似度和影像相关数据对医学影像进行预处理；在预处理后的医学影像中重新识别腹外疝区域，并且对腹外疝区域进行图像分割，基于部分腹外疝结构的第一相关信息和第二相关信息生成所有腹外疝结构的第三相关信息；确定腹外疝类型和腹外疝大小；根据基础数据、基础症状、腹外疝类型和腹外疝大小确定治疗方案，并将治疗方案映射在可视化界面上，来帮助医生进行参考。提高了医学影像质量，制定了统一治疗方案推荐的标准，辅助医生进行参考，保证了治疗方案的适应性。 |
主权项：1.一种腹外疝个性化治疗方案推荐方法，其特征在于，包括：/n获取腹外疝患者的生理数据和影像数据，生理数据包括腹内压相关数据、基础数据、基础症状和影像相关数据，通过腹内压相关数据和基础数据来定义一个诱因程度，影像数据包括医学影像和患处外摄影像，对医学影像进行运动伪影检测，判断医学影像中是否存在运动伪影现象，若存在运动伪影现象，则对医学影像进行运动伪影抑制；/n在医学影像中识别腹外疝区域以及腹外疝疝内容物，并且通过诱因程度确定腹外疝区域的周围区域，分别提取腹外疝区域和其周围区域两个区域内的图像特征，根据图像特征计算腹外疝区域和其周围区域之间的相似度，并通过相似度和影像相关数据对医学影像进行预处理；/n在预处理后的医学影像中重新识别腹外疝区域，并且对腹外疝区域进行图像分割，得到多个腹外疝部分区域，根据多个腹外疝部分区域分别确定每种腹外疝结构的第一相关信息，通过患处外摄影像来提取部分腹外疝结构的第二相关信息，基于部分腹外疝结构的第一相关信息和第二相关信息生成所有腹外疝结构的第三相关信息；/n腹外疝结构包括疝环和疝囊，通过输入疝环和疝囊的第三相关信息以及腹外疝疝内容物到预设分类模型中，输出腹外疝类型，根据腹外疝结构的第三相关信息整合得到腹外疝大小；/n根据基础数据、基础症状、腹外疝类型和腹外疝大小确定治疗方案，并将治疗方案映射在可视化界面上，来帮助医生进行参考；/n其中，/n通过腹内压相关数据和基础数据来定义一个诱因程度，包括：/n腹内压相关数据包括腹壁强度和腹内压，在基础数据中筛选出影响腹壁强度和腹内压的基础数据种类，并且统计腹壁强度和腹内压两者的特征值，特征值为最大腹壁强度降低量或最大腹内压增高量；/n根据筛选后的基础数据种类、腹壁强度的特征值和腹内压的特征值来定义诱因程度；/n ![]() ；其中，![]() 为诱因程度，![]() 、![]() 分别为腹壁强度、腹内压的影响权重，![]() 、![]() 分别为最大腹壁强度降低量、最大腹内压增高量，![]() 为筛选后的基础数据种类数量，![]() 为第![]() 种基础数据的影响权重，![]() 为第![]() 种基础数据的大小，![]() 为预设常数；/n若存在运动伪影现象，则对医学影像进行运动伪影抑制，包括：/n通过预设伪影检测算法在医学影像识别出伪影区域，记作第一伪影区域；/n确定医学影像的时间戳，并根据医学影像的时间戳获取同一时间段下的基础数据，设定基础数据的正常范围，并且将在该时间段内超出正常范围的基础数据标记出来，得到异常范围部分，通过异常范围部分的时间戳找到对应医学影像内的区域，记作第二伪影区域；/n将第一伪影区域和第二伪影区域的并集作为伪影区域，通过基础数据异常范围部分对医学影像进行运动伪影抑制；/n并且通过诱因程度确定腹外疝区域的周围区域，包括：/n计算腹外疝区域的最大横径、最大纵径和面积，并将最大横径和最大纵径各自的两个端点标记在腹外疝区域边缘处；/n通过腹外疝区域的面积映射得到横向扩展长度和纵向扩展长度，并且通过诱因程度对横向扩展长度和纵向扩展长度进行调整，以最大横径和最大纵径各自的两个端点为基础，依据调整后的横向扩展长度和纵向扩展长度进行最大横径和最大纵径的扩展，以此根据扩展后的区域确定腹外疝区域的周围区域；/n根据图像特征计算腹外疝区域和其周围区域之间的相似度，并通过相似度和影像相关数据对医学影像进行预处理，包括：/n以腹外疝区域中心点为起始点，按照腹外疝区域的面积将腹外疝区域和其周围区域拆分成若干个对比区域，每个对比区域均各自包含一个部分腹外疝区域和一个部分周围区域；/n计算每个对比区域内部分腹外疝区域和其部分周围区域的每种图像特征的相似度，整合所有图像特征的相似度，得到每个对比区域的整体相似度；/n通过每个对比区域的整体相似度来确定完整的腹外疝区域和其周围区域之间的相似度；/n ![]() ；其中，![]() 为完整的腹外疝区域和其周围区域之间的相似度，![]() 为对比区域的数量，![]() 为第![]() 个对比区域的整体相似度，![]() 为第![]() 个对比区域内部分腹外疝区域的面积，![]() 为第![]() 个对比区域内部分周围区域的面积，![]() 为预设常数；/n结合相似度和影像相关数据确定预处理等级，并通过预处理等级来对医学影像进行预处理；/n基于部分腹外疝结构的第一相关信息和第二相关信息生成所有腹外疝结构的第三相关信息，包括：/n第一相关信息和第二相关信息均包括大小和位置，将大小和位置映射在同一空间下，分别记作第一大小和第二大小、第一位置和第二位置；/n通过比较第一大小和第二大小、第一位置和第二位置来生成腹外疝结构的第三相关信息。/n |
