[发明专利]一种图像辅助宫颈癌患者预测方法、系统及设备

说明书

本发明公开了一种图像辅助宫颈癌患者预测方法、系统及设备，步骤包括：获取目标宫颈癌患者的CT影像，并设置CT影像的感兴趣区域，提取CT影像的感兴趣区域的放射组学特征，根据放射组学特征与目标宫颈癌患者的基本参数计算得到最优特征组合，根据最优特征组合计算得到目标宫颈癌患者在接受治疗后的一预后，实现利用放射治疗计划系统CT影像的影像组学实现治疗的预后。

技术领域

本发明涉及影像辅助预测技术领域，特别涉及一种图像辅助宫颈癌患者预测方法、系统及设备。

背景技术

化疗与放射治疗(Chemoradiotherapy)是目前局部晚期(local advanced)子宫颈癌的常规治疗方法之一，但病患在治疗后的预后(例如肿瘤局部控制、远端转移、生存机率)目前仍不够理想。由于治疗可能会引起许多副作用，若能预测治疗后的预后，病患的医疗品质可有效地被提升。目前氟代脱氧葡萄糖(18F-FDG)的正电子发射计算机断层扫描(Positron Emission Tomography，PET)影像/计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)影像已被广泛用于评估子宫颈癌的治疗前分期，有些研究方法使用从影像推导的特征预测治疗后的治疗反应、局部复发(local recurrence)或远端转移(distant metastasis)的可能性。

目前，影像组学是一种可以从计算机断层扫描、正电子发射断层扫描与和磁共振图像等成像中提取高通量定量特征的技术，已被广泛用于评估子宫颈癌的治疗前分期。但目前还没有基于放射治疗计划系统CT影像的影像组学研究。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明提出一种图像辅助宫颈癌患者预测方法、系统及设备，根据放射组学特征与目标宫颈癌患者的基本参数计算得到目标宫颈癌患者在接受治疗后的一预后。

第一方面，本发明提供了一种图像辅助宫颈癌患者预测方法，包括以下步骤：

获取目标宫颈癌患者的CT影像，并设置所述CT影像的感兴趣区域；

提取所述CT影像的感兴趣区域的放射组学特征；

根据所述放射组学特征与目标宫颈癌患者的基本参数计算得到最优特征组合；

根据所述最优特征组合计算得到目标宫颈癌患者在接受治疗后的一预后。

根据本发明的实施例，至少具有如下技术效果：

本方法通过获取目标宫颈癌患者的CT影像，并设置CT影像的感兴趣区域，提取CT影像的感兴趣区域的放射组学特征，根据放射组学特征与目标宫颈癌患者的基本参数计算得到最优特征组合，根据最优特征组合计算得到目标宫颈癌患者在接受治疗后的一预后，实现利用放射治疗计划系统CT影像的影像组学实现治疗的预后，有利于辅助医师预测放疗效果以及血液毒性的基本情况。

根据本发明的一些实施例，所述感兴趣区域包括靶区肿瘤体积、骨盆和骶椎。

根据本发明的一些实施例，所述放射组学特征，包括形状特征、一阶特征以及纹理特征；所述形状特征包括肿瘤体积和表面积，所述一阶特征包括图像强度、强度直方图和梯度方向直方图的统计描述符，所述纹理特征包括基于邻域强度差矩阵、灰度共生矩阵和灰度游程矩阵计算的特征。

根据本发明的一些实施例，在提取所述纹理特征或提取所述一阶特征之前，还包括：将所述目标宫颈癌患者CT影像重新缩放为100或256个灰度级。

根据本发明的一些实施例，在所述根据所述放射组学特征与目标宫颈癌患者的基本参数计算得到最优特征组合之前，还包括：

获取历史宫颈癌患者的CT影像，并将所述历史宫颈癌患者的CT影像按照3:1的比例分为训练集与验证集；