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随着医学诊断、治疗模式的改变,医学影像的质量评价使得医疗活动的模式也发生了巨大的转变,医学影像的好坏直接影响着医生对病情的诊断和治疗。因此,如何通过计算机实现智能影像质控对放射科技师的拍片工作会有较大的辅助作用。本课题研究可以有效提升基层医疗机构的诊疗服务质量及效率,避免重复检查和医疗资源浪费,显著改善四川省区域间医疗资源不平衡等问题。本文拟就以华西医院放射科技师的医学影像质量主观评价为基础,通过对采集到的医学影像进行标注,结合深度学习图像分割模型、分类模型和传统图像处理算法应用于医学影像质量评价的方法研究及应用予以阐述。本文主要工作如下:(1)胸部正位DR医学影像质控体系标准点制定。详细说明了标准点制定的重要性及制定依据。严格按照华西医院制定的质控标准点,并充分结合医生主观评片经验,最终得到一套满足医院要求且可行性高的质控标准体系。(2)脱敏的胸部正位DR医学影像数据收集及标注。本文根据下一步研究方法的数据需求从三甲医院和十三家乡镇医院收集各类别DR影像。随后研究并改进了Labelme标注工具的部分功能,让操作更加直观和方便,并实现了半自动标注功能,最后使用标注工具对收集好的数据进行标注。(3)对胸部正位DR医学影像核心区域进行分割。本文研究了传统图像分割算法和深度学习领域中的图像分割算法,最终采用U-net分割模型实现了正位DR胸片中肺野区域、锁骨区域和肩胛骨区域的有效分割。(4)本文首先需要判断输入质控体系的图像是正位胸片或侧位胸片,随后判断正位DR胸片中的异物类型,最后判断体外异物与肺野区域的位置关系。主要对比研究了深度学习领域中几个优秀的图像分类网络模型,最终采用Inception-V4分类模型分别实现了对以上三种情况的准确分类。(5)判断锁骨是否耸肩、体位是否偏移和肩胛骨摆放是否错误。本文研究了传统图像处理算法。通过计算区域的中心点、倾斜角度和重合面积,可以有效将抽象的医学影像问题转换为具体直观的数学问题。通过对计算出来的各项数据进行统计分析,最终可以对以上三种情况进行精确判断。(6)系统设计与实现。本文最终开发出一套智能正位DR胸片质控系统,并将该系统投入到各市、县级医院进行应用,有效验证了系统的可行性和稳定性。