【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及放射科数字肠胃机成像控制，具体为一种放射科数字肠胃机成像控制方法及系统。
技术介绍
1、数字肠胃机成像技术在20世纪末和21世纪初得到了迅速发展，主要得益于计算机技术、数字图像处理技术和医疗电子设备的进步，早期胃肠造影主要依赖于荧光透视观察和胶片记录静态图像，存在辐射剂量大、图像质量受多种因素影响等缺点，随着计算机断层扫描(ct)和直接数字化x射线探测器(dr)技术的发展，数字肠胃机应运而生，实现了实时动态成像和高分辨率静态图像采集，数字肠胃机成像控制系统进一步发展，具备了智能动态剂量控制功能，能够根据患者个体差异、体型、组织密度以及临床需求自动调整曝光参数，以达到最佳的图像质量和最低的有效剂量，此外，结合人工智能、深度学习算法的应用，此类系统还能够实现精准的图像分析与优化，有效提高了诊断准确性及效率。
2、尽管数字肠胃机成像技术在不断进步，但现有技术仍存在一些不足之处，个性化剂量控制不足，现有技术难以根据患者的个体差异、体型、生理条件以及临床诊断需求进行精准的剂量控制，这可能导致对儿童、孕妇等敏感人群以及多次复查的患者进行过度辐射暴露，增加了健康风险，图像优化效果有限，现有技术对采集到的图像进行优化处理的能力有限，难以有效去除噪声、伪影，并突出解剖结构的边缘信息，从而影响医生的诊断准确性和效率，报告生成方式落后，现有技术的报告生成方式较为落后，难以满足医生对个性化报告模板、内容编辑和智能辅助诊断的需求，影响诊断工作的效率和准确性。
技术实现思路
1、鉴于
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的数字肠胃机成像控制方法存在个性化剂量控制不足，图像优化效果有限，报告生成方式落后，以及如何实现精准剂量控制、高效图像优化和智能化报告生成的问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种放射科数字肠胃机成像控制方法，包括基于图像采集与处理，进行数据采集；进行图像优化与个性化剂量控制；根据采集到的图像和控制结果生成报告。
4、作为本专利技术所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的一种优选方案，其中：所述图像采集与处理包括接收探测器的原始信号，将原始信号转换为数字化图像并进行处理；通过患者服用钡餐造影剂，进行透视观察，胃肠机启动x射线源曝光，通过平板探测器fpd和ip板影像板捕获穿过胃肠组织后的x射线信息，探测器将接收到的x射线能量转化为电信号，平板探测器直接输出数字化信号，数字信号经模数转换形成原始灰阶影像数据
5、作为本专利技术所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的一种优选方案，其中：所述图像采集与处理还包括基于生成图像进行噪声滤波、增益校正、暗电流补偿、坏点修复；利用图像处理算法对比度噪声比cnr分析实时获取的影像质量，对比度噪声比cnr表示为：
6、
7、其中，μ1和μ2是感兴趣区域的平均灰度值，和分别是标准偏差，基于aec系统结合探测器的反馈信号，调整x射线管电压、电流ma和曝光时间s，理想曝光量e表示为：
8、e＝k(ma·s)
9、其中，k是与x射线源特性和探测器灵敏度相关的系数。
10、作为本专利技术所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的一种优选方案，其中：所述图像优化包括基于患者信息系统录入患者的详细信息，根据预先设定的临床决策支持系统或剂量计算软件，利用录入的数据进行计算，对于x射线透视及造影剂使用，依据体重以及体表面积计算辐射剂量和造影剂用量，根据患者的年龄、体重、体型、病史信息，结合数据库中的历史数据，预测最佳的曝光参数设置，对于不同体型的患者，使用体表面积bsa调整剂量，表示为：
11、bsa＝0.007184×w0.425×h0.725
12、其中，e为体重kg，h为身高cm；利用阈值分割边缘检测算法从图像中分割出胃肠道区域和器官轮廓，进行特征提取，提取几何特征获得胃肠道的轮廓形状参数面积、周长、主轴长度、角度变化几何特征，通过灰度共生矩阵glcm方法分析组织内部的纹理特性，基于像素强度信息，量化不同组织区域的ct值或x射线吸收率，反映组织密度差异；基于高通滤波器突出解剖结构的边缘信息，识别器官轮廓和病变细节，同时进行伪影去除，采用非局部均值去噪技术和运动模糊算法消除图像中的噪声和伪影，同时在ct和mri扫描中进行图像重建，在螺旋ct扫描中应用滤波反投影生成断层影像，调整图像质量。
13、作为本专利技术所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的一种优选方案，其中：所述个性化剂量控制包括基于深度学习算法通过x射线剂量调控模块设计一个深度神经网络模型，选择循环神经网络rnn根据实际情况结合强化学习框架dqn适应实时动态优化，模型结构包含不同卷积层、池化层、全连接层，用于特征提取和决策生成，通过定义损失函数在基于监督学习的情况下，使用mse均方误差作为目标函数，表示预测剂量与实际最优剂量之间的差距，建立预测模型loss，表示为：
14、
15、其中，表示模型预测的剂量值，optimaldose是对应的最佳剂量参考值，n表示样本数量，通过输入患者的个人信息年龄、体重、身高、性别、当前的图像帧以及连续多帧图像的特征、以及历史剂量信息，输出下一时刻和下一次曝光所需的x射线剂量参数，管电压、电流、曝光时间。
16、作为本专利技术所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的一种优选方案，其中：所述生成报告包括根据曝光时间t和管电流i进行累积剂量计算，使用剂量计算公式：
17、d＝k′·i·t
18、其中，d表示累积剂量，k'是与射线能量、距离平方反比定律影响因素相关的系数，实时剂量率监测依赖于实时采集的数据，通过传感器和设备内置的剂量计进行快速处理，根据安全阈值判断进行提示，通过阈值比较，当实际剂量dactual大于等于预设的安全阈值dthreshold，系统触发警报，基于提示情况使用html/css/pdf技术自定义报告样式，进行打印、pdf导出和电子报告发送。
19、作为本专利技术所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的一种优选方案，其中：所述生成报告还包括报告生成模块获取放射检查原始图像数据及相关的患者信息、检查参数，读取放射医师或技师对影像进行分析时产生的初步结论和观察记录，进行模板选择与填充，医生根据检查类型选择预设的诊断报告模板，模板包含了特定检查的标准结构和术语，利用语音识别技术或手写输入设备将医生的口头或手写意见录入系统，并自动填充至相应模板区域，支持内容编辑与修改，医生在系统界面进一步细化和修正报告内容，包括描述所见病灶特征、定位、大小、边界情况、对比增强特点，支持智能辅助诊断功能，结合ai算法提供初步的解读建议，医生审阅并确认或调整，剂量信息添加，报告中包含放射剂量信息，系统自动从放射设备获取曝光剂量、累积剂量相关数据，并整合到报告中。
20、本专利技术的另外一个目的是提供一种放射科数字肠胃机成像控制系统，其能通过进行图像优化与个性化剂量控制，解决了目前的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述图像采集与处理包括接收探测器的原始信号，将原始信号转换为数字化图像并进行处理；
3.如权利要求2所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述图像采集与处理还包括基于生成图像进行噪声滤波、增益校正、暗电流补偿、坏点修复；
4.如权利要求3所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述图像优化包括基于患者信息系统录入患者的详细信息，根据预先设定的临床决策支持系统或剂量计算软件，利用录入的数据进行计算，对于X射线透视及造影剂使用，依据体重以及体表面积计算辐射剂量和造影剂用量，根据患者的年龄、体重、体型、病史信息，结合数据库中的历史数据，预测最佳的曝光参数设置，对于不同体型的患者，使用体表面积BSA调整剂量，表示为：
5.如权利要求4所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述个性化剂量控制包括基于深度学习算法通过X射线剂量调控模块设计一个深度神经网络模型，选择循环神经网络RNN根据实际情况结合
6.如权利要求5所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述生成报告包括根据曝光时间t和管电流I进行累积剂量计算，使用剂量计算公式：
7.如权利要求6所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述生成报告还包括报告生成模块获取放射检查原始图像数据及相关的患者信息、检查参数，读取放射医师或技师对影像进行分析时产生的初步结论和观察记录，进行模板选择与填充，医生根据检查类型选择预设的诊断报告模板，模板包含了特定检查的标准结构和术语，利用语音识别技术或手写输入设备将医生的口头或手写意见录入系统，并自动填充至相应模板区域，支持内容编辑与修改，医生在系统界面进一步细化和修正报告内容，包括描述所见病灶特征、定位、大小、边界情况、对比增强特点，支持智能辅助诊断功能，结合AI算法提供初步的解读建议，医生审阅并确认或调整，剂量信息添加，报告中包含放射剂量信息，系统自动从放射设备获取曝光剂量、累积剂量相关数据，并整合到报告中。
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的系统，其特征在于：包括数据处理模块，剂量控制模块，报告生成模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的步骤。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的放射科数字肠胃机成像控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述图像采集与处理包括接收探测器的原始信号，将原始信号转换为数字化图像并进行处理；
3.如权利要求2所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述图像采集与处理还包括基于生成图像进行噪声滤波、增益校正、暗电流补偿、坏点修复；
4.如权利要求3所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述图像优化包括基于患者信息系统录入患者的详细信息，根据预先设定的临床决策支持系统或剂量计算软件，利用录入的数据进行计算，对于x射线透视及造影剂使用，依据体重以及体表面积计算辐射剂量和造影剂用量，根据患者的年龄、体重、体型、病史信息，结合数据库中的历史数据，预测最佳的曝光参数设置，对于不同体型的患者，使用体表面积bsa调整剂量，表示为：
5.如权利要求4所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，其特征在于：所述个性化剂量控制包括基于深度学习算法通过x射线剂量调控模块设计一个深度神经网络模型，选择循环神经网络rnn根据实际情况结合强化学习框架dqn适应实时动态优化，模型结构包含不同卷积层、池化层、全连接层，用于特征提取和决策生成，通过定义损失函数在基于监督学习的情况下，使用mse均方误差作为目标函数，表示预测剂量与实际最优剂量之间的差距，建立预测模型loss，表示为：
6.如权利要求5所述的放射科数字肠胃机成像控制方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘仕文，张博，张伟，范国华，蔡武，
申请(专利权)人：核工业总医院，
类型：发明
国别省市：
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