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申请/专利权人：北京安德医智科技有限公司

摘要：本发明实施例涉及一种基于CT影像预测ASPECTS评分的处理方法和装置，所述方法包括：构建四个分割模型、分类模型和评分模型；训练结束后接收两个CT影像组成影像序列；由四个分割模型分别对影像序列进行图像分割得到第一二三四语义图组并由分类模型对影像序列进行分类得到预测侧别组；对侧别信息进行综合评估；进行左右脑分区影像提取得到分区影像集；对分区影像集进行中值滤波；基于第一二语义图组对分区影像集进行脑沟陈旧性梗死区域消除；进行左右脑分区影像对提取；由评分模型对分区影像对序列进行评分；基于评估侧别和分区评分对序列进行整体评分患侧汇总得到汇总报告。通过本发明可以提高预测准确度。

主权项：1.一种基于CT影像预测ASPECTS评分的处理方法，其特征在于，所述方法包括：构建一个用于对脑部CT影像进行脑沟区域分割的图像语义分割模型记为对应的第一分割模型；并构建一个用于对脑部CT影像进行脑部动脉血管陈旧性梗死区域分割的图像语义分割模型记为对应的第二分割模型；并构建一个用于对脑部CT影像进行脑部血管高密度动脉征区域分割的图像语义分割模型记为对应的第三分割模型；并构建一个用于对脑部CT影像序列进行左右脑ASPECTS分区和脑室区域分割的图像语义分割模型记为对应的第四分割模型；并构建一个用于对脑部CT影像上产生脑组织细胞毒性水肿的脑部侧别信息进行分类识别的第一分类模型；并构建一个用于对十组ASPECTS分区左右脑CT影像对进行ASPECTS评分的第一评分模型；并基于预设的平扫CT影像库对所述第一、第二、第三和第四分割模型、所述第一分类模型以及所述第一评分模型进行集体模型训练；在集体模型训练结束后，接收一个位于脑部基底节核团层面的轴状位脑部平扫CT影像和一个位于脑部基底节核团以上层面的轴状位脑部平扫CT影像记为对应的第一CT影像和第二CT影像；并由所述第一、第二CT影像组成对应的第一CT影像序列；由所述第一、第二、第三和第四分割模型分别对所述第一CT影像序列进行图像分割处理得到对应的第一语义图组、第二语义图组、第三语义图组和第四语义图组并由所述第一分类模型对所述第一CT影像序列进行分类识别得到对应的第一预测侧别组；所述第一预测侧别组包括第一影像预测侧别和第二影像预测侧别；所述第一、第二影像预测侧别都包括空、左侧、右侧和双侧；基于所述第三语义图组、所述第四语义图组、所述第一预测侧别组和所述第一CT影像序列进行侧别信息综合评估得到对应的第一评估侧别；所述第一评估侧别包括空、左侧、右侧和双侧；对所述第一CT影像序列进行左右脑ASPECTS分区影像提取处理得到对应的第一分区影像集；并基于中值滤波方式对所述第一分区影像集中的各分区影像进行滤波；并在滤波结束后基于所述第一、第二语义图组对所述第一分区影像集中的各分区影像进行脑沟区域和脑部动脉血管陈旧性梗死区域消除处理得到对应的第二分区影像集；并基于所述第二分区影像集进行ASPECTS分区左右脑CT影像对提取和排序得到对应的第一分区影像对序列；由所述第一评分模型对所述第一分区影像对序列进行ASPECTS评分得到对应的第一分区评分对序列；基于所述第一评估侧别和所述第一分区评分对序列进行整体评分汇总和患侧汇总得到对应的第一汇总报告；所述第一汇总报告包括第一总分和第一患侧类型；所述第一总分为一个取值在0到10之间的整数；所述第一患侧类型包括左侧、右侧和双侧。

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