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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属同济医院

摘要：本发明涉及医疗评估技术领域，具体涉及基于自动分割模型的克罗恩病组织成分定量特征分析方法，包括以下步骤：结合克罗恩病组织成分定量特征与克罗恩病表型间的关联关系；通过对分割结果的一致性验证，验证克罗恩病组织成分定量特征在CT图像分割模型、MRI图像分割模型和人工分割上的一致性。本发明利用CT图像分割模型和MRI图像分割模型，实现CT成像和MRI成像中脂肪和肌肉区域的全自动分割，定量化获得脂肪和肌肉分布特征，得到克罗恩病组织成分定量特征，并通过临床分析和一致性验证，对克罗恩病组织成分定量特征进行分析验证。

主权项：1.一种基于自动分割模型的克罗恩病组织成分定量特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取在CT成像中对克罗恩病组织成分进行区域自动分割的CT图像分割模型，以及在MRI成像中对克罗恩病组织成分进行区域自动分割的MRI图像分割模型，其中，所述克罗恩病组织成分包括脂肪和肌肉；通过CT图像分割模型和MRI图像分割模型，对克罗恩病组织成分进行区域自动分割，得到克罗恩病组织成分的掩膜图；基于所述克罗恩病组织成分的掩膜图定量化测量出克罗恩病组织成分的分布参数，作为克罗恩病组织成分定量特征；结合克罗恩病组织成分定量特征与克罗恩病表型间的关联关系，通过对分割结果的一致性验证，验证克罗恩病组织成分定量特征在CT图像分割模型、MRI图像分割模型和人工分割上的一致性；克罗恩病组织成分定量特征的定量化测量方法包括：基于掩膜图得到克罗恩病组织成分中皮下脂肪SAT、内脏脂肪VAT以及肌肉SM的像素和体素数量；基于原图DICOMtag信息提取出像素面积和体素体积，对应得到皮下脂肪SAT的体积、内脏脂肪VAT的体积和肌肉SM的体积，以及皮下脂肪SAT的面积、内脏脂肪VAT的面积以及肌肉SM的面积；其中，SATarea=pixelcountofSAT×pixelarea；SATvolume=voxelcountofSAT×voxelvolume；VATarea=pixelcountofVAT×pixelarea；VATvolume=voxelcountofVAT×voxelvolume；SMarea=pixelcountofSM×pixelarea；SMvolume=voxelcountofSM×voxelvolume；式中，SATvolume为皮下脂肪SAT的体积，VATvolume为内脏脂肪VAT的体积，SMvolume为肌肉SM的体积，SATarea为皮下脂肪SAT的面积，VATarea为内脏脂肪VAT的面积，SMarea为肌肉SM的面积，pixelcountofSAT为皮下脂肪SAT的像素数量，pixelcountofVAT为内脏脂肪VAT的像素数量，pixelcountofSM为肌肉SM的像素数量，voxelcountofSAT为皮下脂肪SAT的体素数量，voxelcountofVAT为内脏脂肪VAT的体素数量，voxelcountofSM为肌肉SM的体素数量，pixelarea为像素面积，voxelvolume为体素体积。

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