一种肋骨快速诊断方法及系统

本发明属于医学影像处理，尤其涉及一种肋骨快速诊断方法及系统。

背景技术：

1、肋骨骨折作为临床常见的高危创伤，易引发气胸或器官损伤等致命并发症，其早期精准诊断直接关系患者预后。当前临床依赖计算机断层扫描（ct）进行诊断，但该方法需要医师需逐层分析数百张横断面图像，耗时冗长且易因视觉疲劳导致漏诊，尤其在肋骨与软骨交界处等低对比度区域。

2、尽管人工智能技术逐步应用于辅助诊断，现有方案仍面临双重瓶颈：一方面，主流三维分割模型（如基于深度学习的肋骨重建算法）虽能还原骨骼结构，但计算复杂度过高，难以满足急诊场景的实时性需求；另一方面，二维检测模型虽提速明显，却因忽略肋骨的空间连续性而频现误检，且对脊柱旁区域的形态变异极度敏感，导致目标追踪过程出现严重身份跳变。同时，在影像后处理环节，曲面重建技术虽能展开肋骨结构，却不可避免引入伪影干扰诊断，多平面重建虽具备更优的敏感性，其手动调整流程的效率瓶颈长期未解。可见，当前的肋骨图像处理方式，难以兼顾检测精度和处理效率。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种肋骨快速诊断方法及系统，用于解决当前肋骨图像处理难以兼顾检测精度和处理效率的问题。

2、在本发明实施例的第一方面，提供了一种肋骨快速诊断方法，包括：

3、接收肋骨ct扫描图像，基于嵌入卷积块注意力模块与全局注意力机制的改进型yolov8网络，提取所述扫描图像中的肋骨候选框；

4、通过改进后的bytetrack算法对输入的肋骨候选框进行跟踪，并生成三维肋骨点云轨迹，所述bytetrack算法中集成可变形卷积和时空交互机制；

5、对三维肋骨点云轨迹进行坐标系校正与轴向缩放后，基于最小二乘法拟合的切面重建算法生成肋骨mpr图像，并根据肋骨mpr图像进行骨折诊断。

6、在本发明实施例的第二方面，提供了一种用于肋骨快速诊断的系统，包括：

7、目标检测模块，用于接收肋骨ct扫描图像，基于嵌入卷积块注意力模块与全局注意力机制的改进型yolov8网络，提取所述扫描图像中的肋骨候选框；

8、目标跟踪模块，用于通过改进后的bytetrack算法对输入的肋骨候选框进行跟踪，并生成三维肋骨点云轨迹，所述bytetrack算法中集成可变形卷积和时空交互机制；

9、平面重建模块，用于对三维肋骨点云轨迹进行坐标系校正与轴向缩放后，基于最小二乘法拟合的切面重建算法生成肋骨mpr图像，并根据肋骨mpr图像进行骨折诊断。

10、在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。

11、在本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。

12、本发明实施例中，通过嵌入卷积块注意力模块与全局注意力机制的改进型yolov8网络进行肋骨目标检测，并采用改进后的bytetrack算法对肋骨目标进行跟踪，通过最小二乘法拟合的切面重建算法，实现生成肋骨mpr图像。从而不仅可以有效提升mpr图像生成质量，而且能够兼顾肋骨mpr重建的精度和图像处理效率，进而能够提高骨折检测效率和准确率。

1.一种肋骨快速诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于嵌入卷积块注意力模块与全局注意力机制的改进型yolov8网络，提取所述扫描图像中的肋骨候选框之前包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置检测框的跨帧语义一致性策略，对相邻帧图像的检测框进行融合处理包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过改进后的bytetrack算法对输入的肋骨候选框进行跟踪前包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过改进后的bytetrack算法对输入的肋骨候选框进行跟踪前还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于最小二乘法拟合的切面重建算法生成肋骨mpr图像包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于最小二乘法拟合的切面重建算法生成肋骨mpr图像还包括：

8.一种用于肋骨快速诊断的系统，其特征在于，包括:

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的一种肋骨快速诊断方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种肋骨快速诊断方法的步骤。