一种基于骨折影像的数据处理方法技术

本发明专利技术涉及一种基于骨折影像的数据处理方法，包括以下步骤：a）将骨折影像导入数据处理中心；b）对导入的图像进行图像识别；c）对识别后的图像进行预定参数值测量，得到一组数据值；d）将步骤c）中得到的数据值进行处理后输出。通过该方法可以帮助骨科大夫对骨骼影像进行读图及判断病情，大大提高医师的工作效率和质量。

A data processing method based on fracture image

The invention relates to a data processing method based on a fracture image, which comprises the following steps: a) importing the fracture image into a data processing center; b) recognizing the imported image; c) measuring the pre-determined parameters of the identified image to obtain a set of data values; d) locating the data values obtained in step c) Output after rationale. This method can help orthopaedic doctors to read skeletal images and judge the condition of the disease, and greatly improve the efficiency and quality of the doctor's work.

【技术实现步骤摘要】
一种基于骨折影像的数据处理方法
本专利技术属于医疗
，尤其涉及一种基于骨折影像的数据处理方法。
技术介绍
随着生活方式的改变及老龄化的加重，我国骨折发病率逐年升高。在该病的诊断及治疗中，X光片具有重要意义，几乎是所有患者诊疗过程中的必备检查。然而受限于我国的医疗环境和医疗水平，在实际临床工作中对骨折X光片能够做到准确阅读、充分利用却是一件很难的事情。因此，我国骨折患者的误诊、漏诊率较高，不但给患者健康带来巨大损失，还增加了医疗纠纷的风险。而且骨折的治疗方法多样，要求医生根据患者病情具体分析，这需要诊治医师不仅要掌握扎实的专业技能，也需具备丰富的诊治经验，一旦诊疗方法有误，同样会给医患双方造成严重后果。以上问题都急需通过有效措施予以解决。骨折影像可显示骨折线的数量、形态、部位及与周围结构的关系，并可通过对X光片诸多参数的测量进一步量化骨折移位或成角的程度。然而实际临床工作中对骨折X光片能够做到准确阅读、充分利用却是一件很难的事情。目前骨折X光片的应用方法均为人工读图，这种方式存在以下问题：1.专业性强对于移位明显、创伤较大的病例，绝大多数医师都可以准确的辨别是否存在骨折。但由于骨骼解剖结构的独特性，对于某些形态不规则、排列不整齐的骨折部位，或是移位不明显的骨折，部分专业经验不足的医生就难以给出正确诊断。2.漏诊误诊骨折患者病情发生突然，尤其是多发伤的患者，创伤重且情况复杂，黄金就诊时间短暂。而急诊工作量大，每名患者接诊时间有限，无法详细并准确的测量某些重要的影像参数，这均会影响诊疗治疗，造成漏诊误诊，错过患者最佳治疗时机。3.分型复杂骨折AO分型对于疾病治疗具有重要指导意义，但是分型规则复杂，难记易忘，即使是经验丰富的骨科大夫也常会因遗忘、疏忽等原因造成分型错误，影响后续治疗。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于骨折影像的数据处理方法。通过该方法可以帮助骨科大夫对骨骼影像进行读图及判断病情，大大提高医师的工作效率和质量。本专利技术是通过以下技术方案来实现的：一种基于骨折影像的数据处理方法，包括以下步骤：a)将骨折影像导入数据处理中心；b)对导入的图像进行图像识别；c)对识别后的图像进行预定参数值测量，得到一组数据值；d)将步骤c)中得到的数据值进行处理后输出。进一步，所述骨折影像为X光片。进一步，步骤b)中，所述对导入的图像进行图像识别，还包括步骤：b1)在所述X光片上标示出骨骼轮廓线；b2)在所述X光片上标示出骨折线；b3)在所述X光片上标示出标识线和/或标识点；b4)把各所述参数值及所述标识线或标识点部分或全部显示于所述X光片上。进一步，步骤b)还包括：b5)识别出骨折线的数量和/或骨折线与标识线或标识点的位置关系。进一步，步骤c)还包括，根据不同的骨折分型需求，测量出相应的分型所需的参数，并存储于预设的数据库中。进一步，所述数据处理中心内预设有骨折分型数据库，并且在步骤d)中，对处理后的所述数据值与所述分型数据库进行数据匹配，根据匹配结果将分型结果输出。进一步，所述分型数据库包括AO分型数据库。进一步，所述数据处理中心内还预设有针对不同骨骼分型下每种类型的骨折所对应的治疗方案，输出AO分型结果的同时，将对应的治疗方案一并输出。进一步，步骤b)对导入的图像进行图像识别，包括以下预处理步骤：b01)先对所述图像进行滤波、去噪，再分段线性灰度变换；b02)在上述步骤之后进行图像分割、提取边缘，再进行连通域处理后进行形态学过滤；b03)将数据从图像块迁移到轮廓形状；b04)通过CNN学习图像块纹理模态和轮廓形状模态的联合表达层，形成从图像块到纹理的通路；b05)沿所述通路进行轮廓提取，得到骨骼结构的轮廓形状。进一步，步骤b03)还包括：对所述骨折影像进行影像缩放得到感兴趣的区域。进一步，步骤b)还包括：b06)采用多重线性回归分类器得到影像中骨骼解剖结构的可能性组合。进一步，采用人机交互的方式，在所述X光片上人工辅助标示出骨骼轮廓线；和/或，采用人机交互的方式，在所述X光片上人工辅助标示出骨折线；和/或，采用人机交互的方式，在所述X光片上人工辅助标示出标识线和/或标识点。进一步，步骤c)中，还包括将测量后的数据值存储于数据处理中心数据库中并进行分类管理。进一步，步骤c)中，还包括使用时间递归神经网络，为每一例影像加上标签，并将该标签下的图像以及相应的所述数据值结果存放于数据处理中心数据库中。进一步，所述骨折影像为腕关节骨折影像或股骨转子间骨折影像。因此，本专利技术一种利用“计算机/人工智能识别-测量计算-分析”系统，对患者骨折X光片进行快速、准确识别及测量，获取相关重要参数，综合分析推导出骨折分型，并可基于分型提出治疗方案的方法。该专利技术可提高骨折X线图像的阅片速度和精度，解决人工读片误诊漏诊率高的问题，提高急诊及骨科医师对骨折诊疗过程中的医疗效率和医疗质量。附图说明图1为本专利技术方法的流程图。具体实施方式下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。骨折类型多种多样，而桡骨远端骨折是临床上肢骨折中最常见的骨折，大约占全身骨折的1/6，桡骨远端骨折的AO分型对于骨折的治疗具有重要的指导意义。因此，为了更好的说明本专利技术所公开的技术方案，下面以选取桡骨远端骨折作为具体实施例对本专利技术具体说明。名词解释：骨折：骨折是指骨结构的连续性完全或部分断裂。可由暴力或积累性劳损引起，常为—个部位骨折，少数为多发性骨折。经及时恰当处理，多数病人能恢复原来的功能，少数病人可遗留有不同程度的后遗症。桡骨远端骨折：指距桡骨远端关节面3cm以内的骨折。骨与骨之间连接在一起称为关节，关节面是参与组成关节的各相关骨的接触面。中心参考点(CRP)：腕关节正侧位像上，月骨切迹掌背侧角之间连线的中点。能更准确测量桡倾角和尺骨变异，中心参考点基本位于月骨切迹中心的冠状面，其不由掌倾或背倾来决定。桡倾角(尺偏角)，作为一个解剖参数是指自桡骨茎突至CRP的连线与桡骨长轴的垂线之间所成的夹角。正常腕关节桡倾角约为24°。通常，桡骨远端骨折患者桡倾角<15°具有相对手术适应症。桡骨高度：作为另一参数也用于评价桡骨的短缩情况。通过测量垂直于参考线即桡骨干长轴的两条直线之间的距离可以得出具体数值，这两条线分别为经过桡骨茎突顶点的垂线以及经过CRP的垂线。桡骨高度的正常值为11.6mm。掌倾角：是指桡骨干中轴的垂线与侧位像中掌背侧缘连线所称的角度。正常腕关节掌倾角大约为10°。侧位像中，掌倾角用于测量关节面的成角情况。掌侧移位的骨折通常显示为掌倾角的增加，这些骨折极度不稳定，需要一定程度的固定。骨折线：骨折线就是骨折的部位在X片上所呈现的未愈合的线，它是临床上判断是否骨折的重要标志，若骨折线未消失说明骨折还没愈合。根据骨折线一般分为完全性骨折和不完全性骨折。横行骨折：骨折线几乎与骨干纵轴垂直。斜形骨折：骨折线与骨干纵轴不垂直。螺旋形骨折：骨折线呈螺旋形。粉碎性骨折：骨折碎块多于2块，如骨折线呈T形或Y形时，又称为T形或Y形骨折。嵌插骨折：骨折后，骨密质插入骨松本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：a)将骨折影像导入数据处理中心；b)对导入的图像进行图像识别；c)对识别后的图像进行预定参数值测量，得到一组数据值；d)将步骤c)中得到的数据值进行处理后输出。

【技术特征摘要】
1.一种基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：a)将骨折影像导入数据处理中心；b)对导入的图像进行图像识别；c)对识别后的图像进行预定参数值测量，得到一组数据值；d)将步骤c)中得到的数据值进行处理后输出。2.根据权利要求1所述的基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，所述骨折影像为X光片。3.根据权利要求2所述的基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，步骤b)中，所述对导入的图像进行图像识别，还包括步骤：b1)在所述X光片上标示出骨骼轮廓线；b2)在所述X光片上标示出骨折线；b3)在所述X光片上标示出标识线和/或标识点；b4)把各所述参数值及所述标识线或标识点部分或全部显示于所述X光片上。4.根据权利要求3所述的基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，步骤b)还包括：b5)识别出骨折线的数量和/或骨折线与所述标识线和/或标识点的位置关系。5.根据权利要求4所述的基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，步骤c)还包括，根据不同的骨折分型需求，测量出相应的分型所需的参数，并存储于预设的数据库中。6.根据权利要求1所述的基于骨折影像的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理中心内预设有骨折分型数据库，并且在步骤d)中，对处理后的所述数据值与所述分型数据库进行数据匹配，根据匹配结果将分型结果输出；所述分型数据库包括AO分型数据库；所述数据处理中心内还预设有针对不同骨骼分型下每种类型的骨折所对应的治疗方案，输出AO分型结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：李书纲，许德荣，陈鑫，程智锋，
申请(专利权)人：李书纲，
类型：发明
国别省市：北京,11