资源类型：
当前专利权人：
华中科技大学同济医学院附属同济医院
;
申请号：
申请日期：
授权年份：
公开号：
公开日：
法律状态：
摘要：
本发明公开了一种经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法，包括如下步骤：1)获取患者的TCS原始图片和对应的临床医生判读后的标注图片，并随机分为训练集和测试集；2)对训练集深度学习对抗网络并进行网络训练，建立分析黑质回声图像的模型；3)采用测试集对分析黑质回声图像的模型进行验证；4)将待测患者生成的预测图像先转化为灰度图像，再转化为二值化图像；5)进行灰度值形态学分析，提取出中脑内部的左右黑质高回声区域图像；6)提取特征参数；7)计算得到黑质高回声总强度值。本发明经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法能够实现定量化判读和分析黑质高回声，使黑质回声变化更加直观，辅助临床医生提高对PD的识别和诊断能力。
主权项：
1.一种经颅超声的黑质高回声强度定量化分析方法，其特征在于：包括如下步骤：1)获取患者的TCS原始图片和对应的临床医生判读后的标注图片，并随机分为训练集和测试集；2)对训练集深度学习对抗网络并进行网络训练，建立分析黑质回声图像的模型；其中，采用Python语言调用基于Tensorflow框架的pix2pix条件生成对抗网络，建立中脑结构分割的模型；3)采用测试集对分析黑质回声图像的模型进行验证，将测试集输入分析黑质回声图像的模型生成测试集预测图像，通过测试集预测图像与标注图像的相似度验证分析黑质回声图像的模型的有效性；4)分析黑质回声图像的模型通过验证后，将待测患者的TCS原始图片和对应的临床医生判读后的标注图片输入分析黑质回声图像的模型生成预测图像，将预测图像先转化为灰度图像，再转化为二值化图像；5)对二值化图像进行灰度值形态学分析，提取出中脑内部的左右黑质高回声区域图像；6)将左右黑质高回声区域图像的坐标系对应的面积和周长参数转移到物理坐标系上，提取黑质异常回声面积、黑质高回声平均强度值和脚间池平均强度值的比值，其中，根据左右黑质高回声区域图像灰度值的大小作为回声强度的判断依据；7)根据黑质异常回声面积、黑质高回声平均强度值和脚间池平均强度值的比值计算得到黑质高回声总强度值。
