本申请公开了一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置，所述生成装置包括：图像获取模块，用于获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；特征提取模块，用于从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；临床参量获取模块，用于获取临床参量信息；趋势图生成模块，用于将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。本装置能够准确预测肿瘤消融术后体积变化趋势。本申请还公开了一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成设备及一种存储介质，具有以上有益效果。
【技术实现步骤摘要】
消融术后肿瘤体积变化趋势图生成装置、设备及存储介质
本申请涉及超声影像
，特别涉及一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置、一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成设备及一种存储介质。
技术介绍
超声影像技术因为无辐射、易操作等优点成为一些浅表器官肿瘤筛查、消融手术引导、消融手术方案规划、消融随访检查等的常用成像手段，用于肿瘤消融手术的术前、术中和术后。目前，在肿瘤消融手术前，医生一般会根据病人的影像学检查、身体状况等，并结合自己的临床经验，预估消融手术后病人的肿瘤体积在某个时间点能否缩小到预期目标，进而判断病人是否适合做消融手术；其中，该预期目标仅为一个大致的范围，并不能定量地评估肿瘤体积具体缩小到多少。但是这种依赖医生经验预测肿瘤生长状态的方式，易受医生主观因素的影响，预测结果可能与肿瘤体积实际生长状况存在较大偏差。因此，如何准确预测肿瘤体积生长趋势是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置、一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成设备及一种存储介质，能够准确预测肿瘤体积生长趋势。为解决上述技术问题，本申请提供一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置，包括：图像获取模块，用于获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；特征提取模块，用于从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；临床参量获取模块，用于获取临床参量信息；趋势图生成模块，用于将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。可选的，还包括：图像处理模块，用于对所述肿瘤病灶感兴趣区图像执行图像扩展操作，得到肿瘤病灶扩展图像；其中，所述肿瘤病灶扩展图像包括肿瘤周围组织图像和所述肿瘤病灶感兴趣区图像；相应的，所述趋势图生成模块得到所述肿瘤体积变化趋势图的过程包括：将所述影像组学特征、所述肿瘤病灶扩展图像和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。可选的，所述肿瘤周围组织图像为包含肿瘤生长环境信息和肿瘤生长状态信息的图像。可选的，所述图像获取模块用于利用肿瘤分割模型从所述超声图像中获取所述肿瘤病灶感兴趣区图像。可选的，所述影像组学特征包括肿瘤强度特征、形状特征、纹理特征和小波特征中的任一特征或任几种特征的组合。可选的，所述临床参量信息包括临床检查数据、病理结果、肿瘤结构、身体质量指数、年龄和肿瘤相对位置中任一项或任几项的组合。可选的，还包括：模型训练模块，用于利用训练样本训练初始模型得到所述预测模型；其中，所述初始模型的初始化参数通过迁移学习得到，所述训练样本包括肿瘤病灶扩展图像样本、影像组学特征样本、临床参量信息样本和术后肿瘤生长状态信息样本。可选的，还包括：趋势图分析模块，用于对所述肿瘤体积生长趋势图与标准术后肿瘤生长趋势图进行相似度比对，若相似度小于预设值则输出提示信息。可选的，所述趋势图生成模块包括：肿瘤体积预测值输出单元，用于将所述肿瘤病灶扩展图像、所述影像组学特征和所述临床参量信息输入所述预测模型得到预设数量的与目标时间点对应的肿瘤体积预测值；其中，所述目标时间点为目标时间段内的时间点；趋势预测单元，用于根据所述肿瘤体积预测值和对应的目标时间点生成所述目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。本申请还提供了一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成设备，包括：处理器，用于获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；还用于从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；还用于获取临床参量信息；还用于将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图；显示器，用于显示所述肿瘤体积变化趋势图。可选的，所述处理器还用于对所述肿瘤病灶感兴趣区图像执行图像扩展操作，得到肿瘤病灶扩展图像；其中，所述肿瘤病灶扩展图像包括肿瘤周围组织图像和所述肿瘤病灶感兴趣区图像；相应的，所述处理器还用于将所述肿瘤病灶扩展图像、所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，可以实现的步骤包括：获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；获取临床参量信息；将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。可选的，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，可以实现的步骤还包括：对所述肿瘤病灶感兴趣区图像执行图像扩展操作，得到肿瘤病灶扩展图像；其中，所述肿瘤病灶扩展图像包括肿瘤周围组织图像和所述肿瘤病灶感兴趣区图像；将所述肿瘤病灶扩展图像、所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。本申请提供了一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置，包括：图像获取模块，用于获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；特征提取模块，用于从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；临床参量获取模块，用于获取临床参量信息；趋势图生成模块，用于将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。本申请对目标区域采集超声图像，并从超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像，基于特征提取模块从肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征，进而利用预测模型根据影像组学特征和临床参量信息进行生长趋势预测。由于预测模型具有根据输入的影像组学特征和临床参量信息输出目标时间段内的肿瘤生长状况的能力，因此可以将影像组学特征和临床参量信息输入预测模型得到肿瘤体积变化趋势图。本申请无需依赖医生主观经验，即可自动化对肿瘤生长状况进行预测，可以避免主观因素导致的预测误差，能够准确预测肿瘤体积生长趋势。本申请同时还提供了一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成设备和一种存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例所提供的一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置的结构示意图；图2为本申请实施例所提供的一种基于多模态联合方法的消融术后肿瘤生长趋势的术前预测方案的原理示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置，其特征在于，包括：/n图像获取模块，用于获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；/n特征提取模块，用于从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；/n临床参量获取模块，用于获取临床参量信息；/n趋势图生成模块，用于将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。/n
【技术特征摘要】
1.一种消融术后肿瘤体积变化趋势图的生成装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取目标区域的超声图像，并从所述超声图像中获取肿瘤病灶感兴趣区图像；
特征提取模块，用于从所述肿瘤病灶感兴趣区图像中提取影像组学特征；
临床参量获取模块，用于获取临床参量信息；
趋势图生成模块，用于将所述影像组学特征和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。
2.根据权利要求1所述生成装置，其特征在于，还包括：
图像处理模块，用于对所述肿瘤病灶感兴趣区图像执行图像扩展操作，得到肿瘤病灶扩展图像；其中，所述肿瘤病灶扩展图像包括肿瘤周围组织图像和所述肿瘤病灶感兴趣区图像；
相应的，所述趋势图生成模块得到所述肿瘤体积变化趋势图的过程包括：将所述影像组学特征、所述肿瘤病灶扩展图像和所述临床参量信息输入预测模型，得到目标时间段内的肿瘤体积变化趋势图。
3.根据权利要求2所述生成装置，其特征在于，所述肿瘤周围组织图像为包含肿瘤生长环境信息和肿瘤生长状态信息的图像。
4.根据权利要求1所述生成装置，其特征在于，所述图像获取模块用于利用肿瘤分割模型从所述超声图像中获取所述肿瘤病灶感兴趣区图像。
5.根据权利要求1所述生成装置，其特征在于，所述影像组学特征包括肿瘤强度特征、形状特征、纹理特征和小波特征中的任一特征或任几种特征的组合。
6.根据权利要求1所述生成装置，其特征在于，所述临床参量信息包括临床检查数据、病理结果、肿瘤结构、身体质量指数、年龄和肿瘤相对位置中任一项或任几项的组合。
7.根据权利要求1所述生成装置，其特征在于，还包括：
模型训练模块，用于利用训练样本训练初始模型得到所述预测模型；其中，所述初始模型的初始化参数通过迁移学习得到，所述训练样本包括肿瘤病灶扩展图像样本、影像组学特征样本、临床参量信息样本和术后肿瘤生长状态信息样本。
8.根据权利要求1所述生成装置，其特征在于，还包括：
趋势图分析模块，用于对所述肿瘤体积生长趋势图与标准术后肿瘤生长趋势图进行相似度比对，若相似度小于预设值则输出提示信息。
【专利技术属性】
技术研发人员：赵万明，姜文，周国义，
申请(专利权)人：深圳开立生物医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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