本技术提供了一种用于泌尿外科的智能数字影像处理系统，适用于肾肿瘤、膀胱肿瘤等疾病的精准诊断与动态监测。系统包括数据采集模块、多模态影像融合模块、图像分割模块、动态病变追踪模块、三维建模模块、智能诊断支持模块和联邦学习模块。数据采集模块接收CT、MRI等影像数据；多模态影像融合模块通过配准算法生成高质量综合影像；图像分割模块利用深度学习提取病变区域；动态病变追踪模块计算病变体积、表面积及其变化趋势；三维建模模块生成病变区域的三维可视化模型；智能诊断支持模块输出包含病变特征、发展趋势及治疗建议的诊断报告。本发明通过多模态融合与动态监测，提升病变区域提取的精准度。
背景技术
泌尿外科疾病（如肾肿瘤、膀胱肿瘤、前列腺癌等）是全球范围内高发的重大疾病，其诊断和治疗需要依赖于医学影像的精准分析。目前，临床中常用的影像检查方法包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声等，这些技术为病灶的发现和评估提供了基础。然而，传统影像诊断方法在以下方面存在显著不足：
多模态影像（如CT和MRI）在解剖信息和组织功能信息上各有优势，但其独立使用往往难以全面描述病灶特征：
CT影像提供了高分辨率的解剖结构信息，但对软组织和病灶性质的鉴别能力较弱；
MRI影像在软组织对比度和病灶功能成像方面具有优势，但分辨率相对较低。传统影像诊断方法通常依赖于人工对多模态影像进行对比分析，不仅耗时且易受人为因素影响，融合效率和精度较低。
泌尿外科疾病（如肾肿瘤和膀胱肿瘤）在治疗过程中，需要对病变区域进行动态监测，以判断病灶的发展趋势和治疗效果。现有方法主要依赖于：
静态病变特征分析：如体积、形状等，但无法捕捉其动态变化特性；
手工标注：医生需手动测量体积和形状变化，操作繁琐，且缺乏标准化。这不仅增加了诊断负担，还可能影响病变变化趋势的准确评估。
医学影像数据分散在不同医院或医疗机构中，因隐私法规和技术限制，跨机构共享原始数据面临以下挑战：
数据孤岛问题：各医院独立积累数据，难以整合训练高性能模型；
隐私保护问题：患者数据的敏感性导致跨机构数据传输存在安全隐患。
现有技术在多机构协作中通常依赖集中式的数据共享或模型训练方式，既容易触发隐私风险，又可能造成计算资源的浪费。
尽管人工智能技术在医学影像领域已取得了一定进展，但现有系统仍面临以下问题：
分割精度不够稳定：特别是在复杂病变区域，现有分割算法难以达到高精度和高鲁棒性；
模块集成度较低：现有影像处理系统通常将分割、三维建模等模块独立开发，缺乏一体化的流程支持；
缺乏临床可解释性：大多数人工智能系统输出单一指标或预测结果，未能为医生提供详细、直观的诊断依据。
泌尿外科疾病的诊断和治疗需要处理大量复杂的影像数据，传统影像分析方式通常存在：
人工工作量大：医生需逐帧检查影像数据，并标注病灶区域；
诊断耗时长：从影像采集到诊断报告生成，流程冗长，难以满足快速诊断的临床需求。
为此，我们提出了一种用于泌尿外科的智能数字影像处理系统来解决上述问题。
实现思路