本系统专注于医学图像处理,通过深度学习技术实现脑出血血肿的自动分割和影像特征提取。它解决了传统计算机断层扫描中逐层分析的局限性,并提高了图像处理的效率和准确性。
背景技术
计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)是脑出血诊断的金标准,因为CT可以快速区分缺血性和出血性中风,从而在手术前发现脑出血。在溶栓治疗前排除脑出血也是最常规的筛查方法,因为它排除了其他具有临床卒中样发作的颅内疾病。脑出血检查的关键要求之一是快速诊断。更快的诊断导致更快的治疗,从而获得更好的结果。研究表明,脑出血影像学标志物可为此提供疾病进展信息,辅助预测影响预后因素的发生。
血肿扩大是指患者基线CT与随访CT之间视觉上可辨别的血肿体积变化,并且血肿相关研究对血肿体积增长的评估各不相同。早期血肿扩大不仅是增加患者死亡风险的独立预测因素,而且会加重神经功能的损伤,造成不可逆转的后果。更严重的是,超过75%的患者会出现严重残疾或者是死亡。然而,目前还没有可靠的工具来预测急性脑出血患者的HE。
因此,目前计算机断层扫描时对不同层面的切片进行逐层分解的同时难以实现对图像进行特征提取的问题。
实现思路