The invention discloses a cancer heterogeneity analysis system based on CT images. The system includes: pre-processing module, which is used to preprocess the original CT image; labeling module, which is used to label the pre-processed CT image and obtain the contour information of the lesion area; feature extraction module, which is used to extract and calculate image features for each voxel in the lesion area with its neighborhood as its scope; and segmentation module, which is used to input the extracted features into the segmentation of voxels. The algorithm classifies each voxel to complete the segmentation of the internal region of the lesion, and generates the heterogeneity information of the lesion. The visualization interface module is used to visualize the heterogeneity information of the lesion. The system can accurately provide information about the heterogeneity of tumors, thus assisting doctors to accurately analyze the heterogeneity of tumors.
【技术实现步骤摘要】
基于CT影像的肿瘤异质性分析系统
本专利技术涉及图像处理
,特别是涉及一种基于CT影像的肿瘤异质性分析系统。
技术介绍
肿瘤异质性是指同一类恶性肿瘤在不同患者个体间或者同一患者体内的不同肿瘤细胞间从基因型到表型上存在的差异。肿瘤异质性体现在基因表达、细胞代谢、细胞形态、细胞增殖和转移潜能等各个方面,且广泛存在于各大癌症类型中。不同亚型的肿瘤细胞可能表现出免疫特性、生长速度、侵袭能力等表型方面的差异,最终导致对不同抗肿瘤药物的敏感性或放疗敏感性的差异。研究表明,肿瘤细胞在基因上的异质性直接影响癌症病人的临床表现和治疗效果,肿瘤异质性给医生设计有效治疗方案带来了困难和挑战。因此,研究肿瘤异质性有助于了解肿瘤发生的病理和评估预后,从而优化治疗策略。肿瘤异质性包括瘤间异质性(不同病灶,如原发肿瘤与转移瘤)和瘤内异质性(同一病灶内不同部位)。针对肿瘤间异质性的研究工作很多,也获得了大量的研究成果。但针对肿瘤内异质性的研究较少,认知尚浅。事实上,肿瘤内异质性与抗肿瘤药物治疗的耐药性变化息息相关,研究肿瘤内异质性对全面认识肿瘤的病理和应对肿瘤治疗的耐药性十分必要。在日渐发展的影像技术之外,医生通常通过活体组织切片(biopsy)来对病灶做组织病理学的诊断,如判断病变组织是良性抑或恶性。活检可分为切除活检和切口活检,但不论哪一种,都会对人体造成一定的损伤。当实际病情不允许切除整个病灶做检查时,活检的取样范围十分有限,很难反映病灶内部肿瘤细胞的异质性。同时,医生使用手术器材活检,也有因器材携带或出血而导致的癌细胞转移扩散的风险。医学影像相对活检则是一种对人体损伤较小的 ...
【技术保护点】
1.一种基于CT影像的肿瘤异质性分析系统,其特征在于,包括:预处理模块,用于对原始CT影像做预处理;标注模块,用于对预处理后CT影像进行标注,获取病灶区域的轮廓信息;特征提取模块,用于对病灶区域内的每个体素,以其邻域为范围,提取计算影像特征;分割模块,用于将提取的特征输入针对体素的分割算法,对每个体素归类,以完成病灶的内部区域分割,生成病灶的肿瘤异质性信息;可视化界面模块,用于将病灶的肿瘤异质性信息进行可视化呈现。
【技术特征摘要】
1.一种基于CT影像的肿瘤异质性分析系统,其特征在于,包括:预处理模块,用于对原始CT影像做预处理;标注模块,用于对预处理后CT影像进行标注,获取病灶区域的轮廓信息;特征提取模块,用于对病灶区域内的每个体素,以其邻域为范围,提取计算影像特征;分割模块,用于将提取的特征输入针对体素的分割算法,对每个体素归类,以完成病灶的内部区域分割,生成病灶的肿瘤异质性信息;可视化界面模块,用于将病灶的肿瘤异质性信息进行可视化呈现。2.如权利要求1所述的基于CT影像的肿瘤异质性分析系统,其特征在于,在所述特征提取模块中,包括邻域设定单元,用于对每个体素设定邻域范围,以确定特征提取范围。3.如权利要求2所述的基于CT影像的肿瘤异质性分析系统,其特征在于,在所述特征提取模块中,还包括邻域调整单元,用于对每个体素邻域范围进行调整。4.如权利要求1所述的基于CT影像的肿瘤异质性分析系统,其特征在于,在所述特征提取模块中,所述影像特征包括:灰度特征、纹理特征、以及小波特征。5.如权利要求1所述的基于CT影像的肿瘤异质性分析系统,其特征在于,在所述特征提取模块中,还包括自定义影像特征添加单元,用于添加自定义影像特征。6.如权利要求1所述的基于CT影像的肿瘤异质性分析...
【专利技术属性】
技术研发人员:张学工,方翔,路海明,陈斯杰,
申请(专利权)人:清华大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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