[发明专利]一种鼻咽癌概率图谱获取及定量分析方法

说明书

本发明公开了一种鼻咽癌概率图谱获取及定量分析方法，该方法通过建立头颈部标准三维坐标系，尽量消除个体间头颅大小和形状的差异，可以更好地描述肿瘤位置和浸润深度。同时在标准三维坐标系中获取鼻咽癌概率图谱，并提供一种概率图谱特征描述与定量分析方法，同时可以为大样本的头颈部肿瘤定量分析提供新的技术手段，生成鼻咽癌概率图像并研究概率图谱特征描述方法，形成标准空间下的影像学特征，完善现有鼻咽癌影像组学特征体系，并通过大数据医学影像分析，提高鼻咽癌预后模型的准确度，为制订鼻咽癌精准个性化治疗方案提供技术支持。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，具体是一种鼻咽癌概率图谱获取与定量分析方法。

背景技术

鼻咽癌(Nasopharyngeal carcinoma，NPC)是我国死亡率最高的头颈部恶性肿瘤之一，具有高侵袭率和早期远处转移等特征，严重威胁我国人民生命健康。随着医学图像处理技术、大数据、人工智能等技术的发展以及影像组学的出现，为鼻咽癌辅助诊断和预后预测研究等提供了有力的技术手段和方法。然而，鼻咽癌预后分析中存在特征不完善且来自于个体图像、ROI由人工标定等瓶颈，大样本鼻咽癌影像分析和预后预测研究受到极大地限制。

影像组学能够深度挖掘磁共振成像(MRI)、计算机断层成像(CT)、正电子发射计算机断层成像(PET)等图像中包含的数据信息，通过深度学习等技术构建鼻咽癌预后模型。通过无病生存率、总生存率、无远处转移生存率和无局部复发生存率的聚类和预后模型分析，证实了MRI可以对鼻咽癌患者的良好预后估计。利用鼻咽癌PET和CT图像特征可以构建可靠的NPC预后模型。利用增强T1加权图像特征和T2加权图像特征建立Cox比例风险模型，结合多个临床变量的放射线列线图在验证队列中具有良好的评价能力。增强MRI影像纹理信息对于鼻咽癌患者预后有价值。MRI影像中的鼻咽癌形态学特征、影像直方图特征、高斯拉普拉斯变换特征、小波变换特征以及纹理特征，可用于分析调强放疗治疗鼻咽癌的复发模式及原因。治疗前T1WI图像中的鼻咽癌特征可以用来预测鼻咽癌诱导化疗早期反应。利用大数据智能平台，根据竞争风险分析建立列线图模型可以确定接受调强放疗鼻咽癌患者。

但当前鼻咽癌影像组学预后预测研究中还存在一些问题。这些问题主要有：(1)目前的影像组学预后预测模型的特征大多都以医学图像的灰度、纹理、统计、变换等构成。特征描述存在一定的局限性，有必要根据鼻咽癌的一些先验信息探索新的有针对性的影像特征描述方法。(2)用于影像组学分析的影像特征大多都是来自个体图像的特征描述。由于患者之间的头颈部结构和组织差异比较大，目前还没有切实可行用于鼻咽癌预后分析的头颈部标准空间，也缺乏统一的分析平台和技术，在大样本影像数据分析方面存在技术瓶颈。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，而提供一种鼻咽癌概率图谱获取及定量分析方法，该方法建立了一种头颈部标准三维坐标系，并应用于鼻咽癌概率图谱获取与定量分析，该方法可以消除个体间头颅大小和形状差异对体积测量的影响，从而定量、精准地反映肿瘤负荷及浸润深度，为肿瘤分期评估、预后预测及疗效评估提供客观的影像学依据。另外，本发明所生成的鼻咽癌概率图谱可以提高肿瘤识别的准确性，优化图像分割和肿瘤放疗靶区的勾画。

实现本发明目的的技术方案是：

一种鼻咽癌概率图谱获取及定量分析方法，包括如下步骤：

1)分别获取鼻咽癌患者和健康者的头部MRI图像，从鼻咽癌患者的头部MRI图像中获取T1W、T2W、DCE-MRI和DWI扫描图像，并从扫描图像中获取常用参数，将获取的参数采用DICOM格式存储；采用相同的参数，从健康者的头部MRI图像中获取健康者的T1W、T2W、DCE-MRI和DWI扫描图像，作为标准参考图像；

2)对鼻咽癌患者头部MRI图像进行归一化显示，对MRI图像中的鼻咽癌ROI区域和四个稳定解剖结构点进行勾画，获取到头部四个稳定解剖结构点；