(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111633431.8 (22)申请日 2021.12.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114418966 A (43)申请公布日 2022.04.29 (73)专利权人 澄影科技 （北京） 有限公司 地址 100088 北京市海淀区知春路6号(锦 秋国际大厦)9层A12-1 (72)发明人 陈品东　 (74)专利代理 机构 北京金咨知识产权代理有限 公司 11612 专利代理师 宋教花 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 5/00(2006.01)G06T 5/30(2006.01) G16H 50/20(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G16H 50/80(2018.01) 审查员 董梦林 (54)发明名称 阿尔茨海默病风险评估方法和装置 (57)摘要 本发明提供一种阿尔兹海默病风险评估方 法和装置， 所述方法包括： 获取预定格式的大脑 磁共振图像的输入； 在图像质量检查结果为符合 第一质量等级的情况下， 基于第一预处理流程对 磁共振图像进行预处理， 在图像质量检查结果为 符合第二质量等级的情况下， 基于第二预处理流 程对磁共振图像进行预处理； 对 预处理后的图像 进行分割， 得到灰质影像和海马体影像； 将灰质 影像和海马体影像输入到已训练的多模型融合 风险评估模型中， 得到风险评估结果。 本发明能 够进一步提高阿尔兹海默病风险评估的准确率， 实现高效的、 标准 化的风险评估。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114418966 B 2022.11.18 CN 114418966 B 1.一种阿尔兹海默病风险评估方法， 其特 征在于， 包括： 获取预定格式的大脑磁共振图像， 基于预定的图像质量评估参数对图像质量进行检 查， 得到图像质量检查结果； 在图像质量检查结果为符合第 一质量等级的情况下， 基于第 一预处理流程对磁共振图 像进行预 处理， 所述第一预 处理流程包括： 基于大脑掩膜膨胀的图像优化步骤、 图像配准步 骤和灰度值归一化步骤； 在图像质量检查结果为符合第二质量等级的情况下， 基于第二预 处理流程对磁共振图像进行预处理， 所述第二预处理流程包括： 图像配准步骤和灰度值归 一化步骤； 对预处理后的图像进行分割， 得到灰质影 像和海马体 影像； 将灰质影像和海马体影像输入到已训练的多模型融合风险评估模型中， 得到风险评估 结果； 所述多模型融合风险评估模型包括： 基于形态学的自适应风险识别模型、 基于注意力 机制的风险识别模型、 基于海马影 像组学的风险识别模型和逻辑回归 模型； 将灰质影像和海马体影像输入到已训练的多模型融合风险评估模型中， 得到风险评估 结果， 包括： 将选取的灰质影像样本输入到基于形态学的自适应风险识别模型中， 提取各脑区灰质 体积， 精细的刻画局部 萎缩， 鲁棒 地刻画疾病， 得到第一 风险评估结果； 将选取的灰质影像样本输入到基于注意力 机制的风险识别模型中， 输出分类结果和大 脑注意力图谱， 定位个 体重要病变区域， 得到第二 风险评估结果； 将选取的海马体影像样本输入到基于海马影像组学的风险识别模型， 精确的捕捉脑补 的微小病变， 对阿尔兹海默病进行分类， 得到第三 风险评估结果； 将所述第一风险评估结果、 第 二风险评估结果和第 三风险评估结果输入到逻辑回归模 型中， 得到所述多模型融合 风险评估 模型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取预定格式的大脑磁共振图像的步 骤包括： 对输入图像的文件格式进 行检查， 若输入图像的文件格式不是预定格式， 则转化为 预定格式； 对图像的头文件进行检查， 确保图像的中心点位于脑内； 所述图像质量评估参数包括 以下信息中的一种或多种： 磁共 振视野、 分辨 率、 对比度、 图像区域大小和信噪比。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述基于大脑掩膜膨胀的图像优化 步骤包括： 对图像进行颅骨去除， 生成大脑掩膜； 使用形态学操作对大脑掩膜使用球形核 进行膨胀操作； 校验掩膜大小， 与大脑标准掩膜大小比较， 小于标准大小则重复膨胀操作； 提取膨胀后的掩膜区域作为 新的图像区域； 所述图像 配准步骤包括： 对图像进行非均匀场校正； 对图像进行第一次配准操作， 以带有颅骨的模板为 参考配准到 MNI标准空间； 对图像进行颅骨去除操作； 对图像进行第二次配准操作， 以不带有颅骨的模板为 参考配准到 MNI标准空间；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114418966 B 2所述灰度值归一 化步骤包括： 将图像的灰度值归一 化到0‑1。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 图像分割包含组织分割步骤和海马体分割 步骤， 组织分割步骤将预 处理后的图像分割为灰质区域、 白质区域和脑脊液区域， 得到灰质 影像， 海马体分割步骤 对预处理后的图像进行海马体提取， 得到海马体 影像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 所述多模型融合风险评 估模型的训练步骤。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于形态学的自适应风险评估模型， 基于两个不同尺度的模板提取所述各脑 区灰质体积， 基于脑网络组图谱模板提取246个脑 区的灰质体积， 基于A AL模板提取90个脑区的灰质体积。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 还包括输出所述风险评估结果的步骤， 输 出方式包括以下方式的一种或多种： 图形用户界面输出、 电子信息形式发送到客户端、 纸质 报告打印； 所述多模型融合风险评估模型输出的风险评估结果是一个概率结果， 表示输入的大脑 磁共振图像主人患有阿尔兹海默病的概 率。 8.一种阿尔兹海默病风险评估装置， 所述装置包含处理器和存储器， 其特征在于， 所述 存储器中存储有计算机程序， 所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序， 当所 述计算机程序被处 理器执行时该装置实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。 9.一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， 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114418966 B 3