[发明专利]一种基于动态MRI信息融合的肝癌定量分析方法

摘要

本发明公开了一种基于动态MRI信息融合的肝癌定量分析方法，该方法结合机器学习方法，利用XGboost模型算法，进行自学习，自优化，构建活性肝癌细胞识别最优模型，优化了活性肝癌区域的检测手段，为医生对肝癌的TACE治疗疗效进行评估提供更为精准的临床信息，从而为肝癌的精准治疗方案的制定提供技术支持和可靠依据。

主权项

1.一种基于动态MRI信息融合的肝癌定量分析方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）对采集到的肝癌患者的DCMRI图像，采用概率图谱与形状模型相结合的方法，同时引入适当的肝脏图像的特征，构造目标函数，实现对肝脏DCMRI图像的准确而且快速的分割，从DCMRI图像中分割得到肝脏图像区域；2）提取肝脏图像区域内各体素在DCMRI图像中的信号变化特征信息，作为活性肿瘤的识别特征；3）利用XGBoost模型算法构建活性肝癌区域识别模型，将步骤2）中提取的各体素的DCMRI特征信息输入该识别模型中进行识别；4）用训练集数据来对步骤3）构建的模型进行训练，并采用测试集数据对模型进行测试，获得模型的最优参数；5）利用训练好的识别模型对TACE治疗肝癌的疗效进行评估，得到肝脏活性肿瘤区域，并进行定量分析和三维显示，为制定肝癌进一步治疗方案以及预后预测提供精确可靠的信息。