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基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法及系統(tǒng)

文檔序號:40592802發(fā)布日期:2025-01-07 20:33閱讀:7來源:國知局
基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法及系統(tǒng)

本發(fā)明實(shí)施例涉及輔助醫(yī)療,尤其涉及一種基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法及系統(tǒng)。


背景技術(shù):

1、目前淋巴瘤是血液系統(tǒng)最常見的惡性腫瘤之一。在腫瘤如淋巴瘤的臨床治療過程中,定期進(jìn)行療效評價(jià)具有非常重要的意義。它不僅可以及時(shí)評估當(dāng)前治療方案的有效性,還有助于預(yù)測腫瘤未來發(fā)展趨勢,為后續(xù)完善治療方案提供依據(jù)。

2、隨著醫(yī)學(xué)影像學(xué)的發(fā)展和普及,基于pet/ct影像的療效評價(jià)方法已經(jīng)成為淋巴瘤的主要影像評價(jià)方法,其通過觀察pet/ct影像,影像醫(yī)師可以詳細(xì)對比和分析治療前后淋巴瘤病灶的位置、大小、形態(tài)及其與周圍組織的關(guān)系,據(jù)此實(shí)現(xiàn)對患者治療效果的評估。但是,基于影像醫(yī)師的人工的淋巴瘤療效評價(jià)工作量大、耗時(shí)長,且不同影像醫(yī)師的評價(jià)一致性欠佳,降低了淋巴瘤療效評價(jià)的準(zhǔn)確性和效率。

3、相關(guān)技術(shù)中,為了提高淋巴瘤療效評價(jià)的準(zhǔn)確性和效率,將人工智能技術(shù)引入醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,通過深度學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像分析的智能化和自動(dòng)化的療效評價(jià)方法逐漸成為主流。然而,人工智能技術(shù)在淋巴瘤自動(dòng)療效評價(jià)領(lǐng)域仍進(jìn)展緩慢,例如相關(guān)技術(shù)大多局限于pet/ct影像中的病灶分割、性質(zhì)鑒別等單一環(huán)節(jié),導(dǎo)致療效評價(jià)的準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步提高;此外,基于深度學(xué)習(xí)的方法往往缺乏良好的可解釋性,無法為臨床醫(yī)生(不同于影像醫(yī)師)和患者提供清晰、具體的評價(jià)信息,臨床實(shí)用性較低,限制了其在臨床診療中的應(yīng)用。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題或者至少部分地解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法及系統(tǒng)。

2、第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法,包括:

3、獲取血液系統(tǒng)腫瘤患者治療過程中前后兩次的第一pet-ct影像和第二pet-ct影像,基于所述第一pet-ct影像和第二pet-ct影像確定病灶區(qū)域的病灶變化信息;

4、將所述第一pet-ct影像和/或第二pet-ct影像沿著不同方向進(jìn)行最大密度投影以生成多個(gè)視角的最大密度投影圖像;基于所述多個(gè)視角的最大密度投影圖像確定病灶區(qū)域的全局影像信息;

5、基于所述全局影像信息確定腫瘤患者的療效對應(yīng)的多維爾評分;融合所述病灶變化信息以及所述多維爾評分,以生成腫瘤療效評價(jià)信息。

6、在一個(gè)實(shí)施例中,所述基于所述多個(gè)視角的最大密度投影圖像確定病灶區(qū)域的全局影像信息,包括:

7、針對每個(gè)視角的最大密度投影圖像,利用對應(yīng)的特征提取模型提取影像特征信息;其中,每個(gè)視角的最大密度投影圖像對應(yīng)的特征提取模型不同且是預(yù)先基于樣本最大密度投影圖像對原始的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練得到的;

8、融合每個(gè)視角的最大密度投影圖像對應(yīng)的影像特征信息,得到融合后的全局影像信息。

9、在一個(gè)實(shí)施例中,所述不同方向包括冠狀位方向、矢狀位方向、右前側(cè)位方向、左前側(cè)位方向中的至少兩個(gè)。

10、在一個(gè)實(shí)施例中,所述基于所述全局影像信息確定腫瘤患者的療效對應(yīng)的多維爾評分,包括:

11、將所述全局影像信息輸入目標(biāo)回歸預(yù)測模型,以得到對應(yīng)的多維爾評分;其中,所述目標(biāo)回歸預(yù)測模型是預(yù)先基于樣本全局影像信息對原始的回歸預(yù)測模型訓(xùn)練得到的。

12、在一個(gè)實(shí)施例中,所述基于所述第一pet-ct影像和第二pet-ct影像確定病灶區(qū)域的病灶變化信息,包括:

13、從所述第一pet-ct影像和第二pet-ct影像中分別分割確定第一病灶區(qū)域影像和第二病灶區(qū)域影像;

14、對所述第一病灶區(qū)域影像和第二病灶區(qū)域影像進(jìn)行圖像配準(zhǔn),基于配準(zhǔn)后的第一病灶區(qū)域影像和第二病灶區(qū)域影像確定病灶區(qū)域的病灶變化信息,所述病灶變化信息包括病灶的位置分布、數(shù)量大小、形態(tài)邊界、最大標(biāo)準(zhǔn)化攝取比值suvmax的變化信息。

15、在一個(gè)實(shí)施例中,所述融合所述病灶變化信息以及所述多維爾評分,以生成腫瘤療效評價(jià)信息,包括:

16、將所述病灶變化信息和所述多維爾評分組合生成輸入文本信息;對所述輸入文本信息進(jìn)行特征編碼得到語義向量;

17、基于所述語義向量,從專家知識(shí)向量庫中檢索確定與所述語義向量的語義相似度大于預(yù)設(shè)閾值的領(lǐng)域知識(shí)文本;其中,所述專家知識(shí)向量庫是預(yù)先構(gòu)建的與血液系統(tǒng)腫瘤療效評價(jià)相關(guān)的知識(shí)向量庫,包含預(yù)先進(jìn)行文本編碼而建立索引的多個(gè)與血液系統(tǒng)腫瘤療效評價(jià)相關(guān)的文檔;

18、將所述領(lǐng)域知識(shí)文本與所述輸入文本信息融合,得到目標(biāo)文本信息;將所述目標(biāo)文本信息輸入大語言模型,以得到腫瘤療效評價(jià)信息。

19、在一個(gè)實(shí)施例中,所述目標(biāo)文本信息用于為所述大語言模型提供專業(yè)提示信息,以使所述大語言模型輸出準(zhǔn)確且易被臨床理解的療效評價(jià)信息。

20、第二方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)系統(tǒng),包括:

21、病灶變化確定模塊,用于獲取血液系統(tǒng)腫瘤患者治療過程中前后兩次的第一pet-ct影像和第二pet-ct影像,基于所述第一pet-ct影像和第二pet-ct影像確定病灶區(qū)域的病灶變化信息;

22、全局信息確定模塊,用于將所述第一pet-ct影像和/或第二pet-ct影像沿著不同方向進(jìn)行最大密度投影以生成多個(gè)視角的最大密度投影圖像;基于所述多個(gè)視角的最大密度投影圖像確定病灶區(qū)域的全局影像信息;

23、療效評價(jià)生成模塊,用于基于所述全局影像信息確定腫瘤患者的療效對應(yīng)的多維爾評分;融合所述病灶變化信息以及所述多維爾評分,以生成腫瘤療效評價(jià)信息。

24、第三方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任一實(shí)施例基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法。

25、第四方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種電子設(shè)備,包括:

26、處理器;以及

27、存儲(chǔ)器,用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序;

28、其中,所述處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序來執(zhí)行上述任一實(shí)施例基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法。

29、本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點(diǎn):

30、本發(fā)明實(shí)施例提供的基于醫(yī)學(xué)影像的腫瘤療效評價(jià)方法及系統(tǒng),獲取血液系統(tǒng)腫瘤患者治療過程中前后兩次的第一pet-ct影像和第二pet-ct影像,基于所述第一pet-ct影像和第二pet-ct影像確定病灶區(qū)域的病灶變化信息;將所述第一pet-ct影像和/或第二pet-ct影像沿著不同方向進(jìn)行最大密度投影(mip)以生成多個(gè)視角的最大密度投影圖像;基于所述多個(gè)視角的最大密度投影圖像確定病灶區(qū)域的全局影像信息;基于所述全局影像信息確定腫瘤患者的療效對應(yīng)的多維爾評分;融合所述病灶變化信息以及所述多維爾評分,以生成腫瘤療效評價(jià)信息。這樣,本實(shí)施例的方案基于多視角mip圖挖掘pet-ct影像中與病灶相關(guān)的病灶全局信息實(shí)現(xiàn)多維爾評分的準(zhǔn)確評估,同時(shí)融合從前后pet-ct影像獲取的病灶變化信息即病灶局部信息,如此可更全面準(zhǔn)確地分析pet-ct影像特征,從而提高血液系統(tǒng)腫瘤患者如淋巴瘤患者的療效評價(jià)的準(zhǔn)確性。

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