需求规格说明书

一、 引言

      本项目的背景是解决现有医疗影像处理的挑战，特别是针对CT扫描图像的肝脏和肝脏肿瘤分割。在传统医学影像分析中，手动或半自动分割方法常常耗费大量时间，且容易受主观因素影响，因此需要一种自动化的解决方案。本系统旨在应对这一挑战，通过使用深度学习技术和计算机视觉方法，自动完成肝脏和肝脏肿瘤的分割，以提高影像分析的效率和准确性。

二、需求概述

使用Unet语义分割网络进行CT影像中的肝脏和肝脏肿瘤分割，在肝脏和肝脏肿瘤分割任务上分别取得 0.92 和 0.77 左右的IOU基于Paddle框架的肝脏及肝脏肿瘤CT影像分割，本项目对CT中的肝脏和肝脏肿瘤进行分割，生成分割标签，结合一些后处理也可以快速地计算肝脏及肝脏肿瘤体积，肝脏肿瘤负担等常用的临床指标。

三、系统功能需求

a) 用户操作

1.用户登录：

o用户需要提供有效的用户名和密码以登录系统。

o系统将验证用户身份并授予相应的权限。

2.上传CT影像：

o用户可以上传CT扫描图像文件。

o系统接受图像并进行后续处理。

3.查看分割结果：

o用户可以查看分割后的肝脏和肝脏肿瘤图像。

o用户可以查看临床指标，如肝脏及肝脏肿瘤体积和肝脏肿瘤负担。

b) 系统功能

1.CT影像分割：

o系统使用2.5D Unet网络对上传的CT影像进行分割。

o分割结果生成分割标签图像。

2.后处理：

o系统可能需要进行一些后处理步骤，以提取有用的临床指标。

o临床指标包括肝脏及肝脏肿瘤体积和肝脏肿瘤负担等。

3.性能评估：

o系统可能需要对分割模型的性能进行评估，包括计算IOU等指标。

4.结果展示：

o最终的分割结果和临床指标可以展示给医生或患者。

1、功能结构图：图表1所示。

图表 1功能结构图

2、E-R模型图

3、数据字典

1. 编号：E1

   名称：患者

   来源：医院管理系统

   去向：CT影像

   流量：每天平均1000名患者记录

   组成：

   患者id（主键）：用于唯一标识每位患者的ID。

   姓名：患者的姓名。

   性别：患者的性别。

   年龄：患者的年龄。

2. 编号：E2

   名称：CT影像

   来源：医院影像系统

   去向：分割标签、专家病灶分析结果、项目模型训练结果

   流量：每天平均5000个CT影像上传

   组成：

   患者id（外键）：与患者中的患者id关联，表示该CT影像所属的患者。

   CT影像id（主键）：用于唯一标识每个CT影像的ID。

   CT大小：CT影像的大小信息。

   CT上传时间：CT影像上传的时间。

3. 编号：E3

   名称：分割标签

   来源：Unet分割模型

   去向：无

   流量：每个CT影像对应一个分割标签

   组成：

   CT影像id（主键，外键）：与CT影像中的CT影像id关联，表示该分割标签所属的CT影像。

   肝脏体积：分割标签中肝脏的体积。

   肝脏肿瘤体积：分割标签中肝脏肿瘤的体积。

   肝脏肿瘤负担：分割标签中肝脏肿瘤的负担程度。

4. 编号：E4

   名称：专家病灶分析结果

   来源：医生的临床判定结果

   去向：无

   流量：每个CT影像对应一个专家病灶分析结果

   组成：

   专家id：进行病灶分析的专家的ID。

   CT影像id（主键，外键）：与CT影像中的CT影像id关联，表示该病灶分析结果所属的CT影像。

5. 编号：E5

   名称：项目模型训练结果

   来源：训练计算机

   去向：无

   流量：每个CT影像对应一个项目模型训练结果

   组成：

   指标id：项目模型训练结果的指标ID。

   CT影像id（主键，外键）：与CT影像中的CT影像id关联，表示该项目模型训练结果所属的CT影像。

4、数据系统数据流图

5、状态转换图：如图表2所示。

图表 2转态转换图

四、 性能需求

1、 响应时间

1. 用户登录请求的响应时间应在2秒内。
2. CT影像分割的平均响应时间应不超过10秒。

2、 可用性

1. 系统应该在每周7天、每天24小时可用，维护时间除外。
2. 预计的系统可用性为99.9%。

五、数据存储条目

1）原始CT影像数据：

存储原始的肝脏CT扫描图像数据，包括DICOM格式或其他常用图像格式的文件。每个文件代表一个CT扫描切片。

2）标注数据：

存储经过专家标注的肝脏区域的分割标签图像数据，通常以像素级别的二值图像表示，其中标记出的区域代表肝脏。

3）预处理数据：

存储经过预处理后的CT影像数据，包括灰度转换、归一化等操作，以提升模型训练和推理的性能。

4）训练集和验证集：

分割模型的训练数据集和验证数据集，通常是将原始CT影像和对应的分割标签进行配对，用于模型的训练和评估。

5）模型文件：

存储训练好的分割模型文件，包括网络结构和模型参数，用于后续的推理和应用。

6）推理结果：

存储模型对新输入CT影像的推理结果，即分割结果图像和相关临床指标数据。

7）临床数据：

存储与推理结果相关的临床指标数据，如肝脏和肿瘤的体积、负担等，用于辅助医生诊断和治疗决策。

8）日志记录：

存储系统的运行日志，包括模型训练过程中的损失变化、推理过程中的时间消耗等，用于后续分析和优化。

六、系统非功能性需求

1. 可靠性：系统应具备高度的可靠性，能够在各种情况下稳定运行，保证分割结果的准确性和一致性。
2. 高效性：系统应具备高效性能，能够在合理的时间内完成数据预处理、模型训练和推理等任务，提高工作效率。
3. 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，能够适应不同规模的数据集和应用场景，支持横向和纵向的扩展。
4. 用户友好性：系统应具备良好的用户界面和友好的操作体验，界面简洁直观，操作便捷易懂，降低使用门槛。
5. 安全性：系统应具备严格的安全措施，保护用户数据的安全和隐私，确保数据不被泄露或滥用。
6. 可维护性：系统应具备良好的可维护性，易于排查和修复问题，支持系统的升级和更新，方便后续的维护和管理。
7. 低资源消耗：系统应尽可能地降低对计算资源的消耗，减少能源消耗和硬件需求，在满足性能要求的同时提高资源利用率。
8. 符合法律法规：系统应遵守当地的法律法规和医疗行业的相关规定，不得涉及违法违规的内容，确保合法合规的使用

七、安全性需求

1. 数据隐私和保密性：
   1. 要求保护患者的医疗影像数据的隐私和保密性，确保只有经过授权的用户可以访问这些数据。
   2. 对敏感数据进行加密，包括在数据传输和存储时的加密。
2. 身份验证和授权：
   1. 实施强制的身份验证机制，以确保只有授权的医疗专业人员能够访问和使用系统。
   2. 基于用户角色的授权，确保不同用户具有不同的权限。
3. 数据完整性：
   1. 保护医学影像数据的完整性，以确保在分割过程中不会篡改。

八、运行环境

1. 操作系统：系统应支持常见的操作系统，如Windows、Linux和macOS。
2. 硬件要求：系统应部署在具备足够计算资源的服务器上，以支持图像处理和深度学习模型的运行。
3. 软件要求：系统需要以下软件环境：
   • Paddle框架（用于2.5D Unet网络的训练和推理）。
   • 数据库系统（用于存储用户数据和分割结果）。
   • Web服务器（用于提供用户界面）。
4. 网络连接：系统需要可靠的互联网连接，以便用户能够访问系统并上传CT影像。

总结

基于Paddle的肝脏CT影像分割系统结合了深度学习和Paddle框架的能力，能够快速、准确地对肝脏CT影像进行分割，为医生肝脏疾病诊断和治疗提供辅助支持，提高工作效率和准确性。

该系统通过数据预处理、分割模型训练、模型推理、分割结果可视化、临床指标计算、分割结果编辑、模型性能评估、数据存储和管理、用户权限管理等功能，实现了肝脏CT影像分割的自动化，使得医生可以更好地利用分割结果进行病情评估和决策。

此外，该系统还具有界面化操作和临床指标计算等功能，使得医生可以更加方便地使用系统，提高工作效率和准确性。综上所述，基于Paddle的肝脏CT影像分割系统是一种高效、准确、可靠的肝脏疾病诊断辅助工具，有望在医疗领域得到广泛应用。