一种基于CT的L3层面解剖结构自动分割与量化质控方法及系统与流程

本发明属于医学图像处理、人工智能与体成分定量分析，具体涉及一种基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法及系统。

背景技术：

1、腰椎第三节（l3）层面腹部ct图像是国际公认的体成分定量评估金标准区域。通过测量l3层面的骨骼肌、内脏脂肪（vat）、皮下脂肪（sat）及椎体松质骨密度，能够实现骨质疏松症、肌肉减少症及心血管代谢风险的有效早筛。

2、现有的体成分分析方案主要存在以下四方面技术缺陷。

3、第一，人工挑选与分割效率低下。传统方法依赖医师人工逐层寻找l3中心切片并手动勾画区域，主观性强，难以在大规模临床场景中推广。

4、第二，空间定位级联机制缺失。现有的二维分割模型无法直接处理全腹部三维扫描数据，缺乏从三维空间到二维中心切片的自动定位能力。

5、第三，缺乏综合指标提取与自动质控。多数软件仅计算单一指标，缺乏结合身高归一化的核心指数及针对松质骨密度的综合质控预警机制。

6、第四，临床归档兼容性极差。医学图像在不同系统间传输时，非标准元数据（如末尾隐藏空字符\x00）极易引发底层数据接口类型识别错误并导致崩溃；同时，将图像与报告混用同一序列标识符常导致严苛的影像归档系统（pacs）产生模态冲突校验拒收数据。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法及系统，以解决三维切片定位难、多结构联合分割精度低、缺乏自适应风险评估以及归档易崩溃的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，包括：三维图像解析与级联定位步骤，用以获取待分析的三维医学影像，将其输入第一阶段神经网络生成l3椎体三维掩模，提取所述掩模的空间坐标集合计算z轴中心切片索引截取二维切片；多目标解剖结构精细分割步骤，用以输入第二阶段神经网络产生包含骨、肌、脂特定组织类型的分类分割掩模；物理截面积与归一化指数提取步骤，用以基于像素间距计算物理截面积，并结合身高参数提取归一化指数及脂肪面积比值；自适应风险分层评估步骤，用以将量化数值指标分别与预设的临床截断阈值进行对比产生风险分层状态报告；元数据清洗与双重协议封装步骤，用以在遍历原始图像标签元数据时执行非法空字符洗消操作，并分别为图像与报告分配独立的序列标识符以执行网络推送。

3、本发明的有益效果在于：第一，通过“三维椎体定位+z轴中点提取”的策略，实现了中心切片的100%全自动截取，并结合多目标神经网络完成了对骨、肌、脂组织的高精度边缘分割；第二，自动将像素面积转化为通用的临床标准化指数（如smi、sati），并引入多维度临床截断阈值，为代谢紊乱及肌少症提供了客观的评估依据；第三，独创的底层空字符洗消机制根治了底层接口的写盘崩溃隐患；第四，通过为图像与文档分配独立的序列标识符，完全符合dicom协议规范，大幅提升了在主流pacs系统中的工程落地稳定性。

1.一种基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，其特征在于，所述基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，其特征在于，所述三维图像解析与级联定位步骤包括：提取所述第一阶段神经网络输出的所述l3椎体三维掩模中有效体素的三维坐标集合；提取所述三维坐标集合在z轴方向的坐标子集，计算所述坐标子集的数值中位数作为所述z轴中心切片索引；在原始三维数据阵列中提取所述z轴中心切片索引对应的二维矩阵作为所述二维l3解剖中心切片。

3.根据权利要求1所述的基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，其特征在于，所述多目标解剖结构精细分割步骤包括：设定所述特定组织类型包含松质骨、皮下脂肪、内脏脂肪及骨骼肌；通过所述第二阶段神经网络并行输出对应所述松质骨、所述皮下脂肪、所述内脏脂肪及所述骨骼肌的所述分类分割掩模。

4.根据权利要求1所述的基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，其特征在于，所述物理截面积与归一化指数提取步骤包括：通过二维切片在x轴与y轴方向的像素间距与有效像素总数的乘积计算所述各解剖结构的物理截面积；将所述物理截面积除以患者身高数据的平方，产生骨骼肌指数、皮下脂肪指数及内脏脂肪指数；将内脏脂肪的物理截面积除以皮下脂肪的物理截面积，产生所述内脏与皮下脂肪面积比值。

5.根据权利要求1所述的基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，其特征在于，所述自适应风险分层评估步骤包括：在松质骨区域的平均像素密度小于110hu时，触发骨质疏松异常警报；在男性患者的所述骨骼肌指数小于52.4cm²/m²或女性患者的所述骨骼肌指数小于38.5cm²/m²时，触发肌肉减少异常警报；在所述内脏与皮下脂肪面积比值大于或等于1.0时，触发心血管及代谢高风险警报。

6.根据权利要求1所述的基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控方法，其特征在于，所述元数据清洗与双重协议封装步骤包括：遍历原始影像元数据中的患者姓名、患者id及序列描述字段，识别并清除字符串末尾的隐藏空字节；将生成的二次捕获图像的类别属性设置为ot并分配第一独立序列标识符；将所述报告文件的类别属性设置为doc并分配不同于所述第一独立序列标识符的第二独立序列标识符，挂载于同一检查实例下推送至影像归档与通信系统。

7.一种基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控系统，其特征在于，所述基于ct的l3层面解剖结构自动分割与量化质控系统包括：三维图像解析与级联定位模块，用以执行如权利要求1所述的三维图像解析与级联定位步骤；多目标解剖结构精细分割模块，用以执行如权利要求1所述的多目标解剖结构精细分割步骤；物理截面积与归一化指数提取模块，用以执行如权利要求1所述的物理截面积与归一化指数提取步骤；自适应风险分层评估模块，用以执行如权利要求1所述的自适应风险分层评估步骤；元数据清洗与双重协议封装模块，用以执行如权利要求1所述的元数据清洗与双重协议封装步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。