基于分形理论的肿瘤异质性分析方法、系统、终端及介质技术方案

本发明专利技术公开的基于分形理论的肿瘤异质性分析方法，包括：在患者的CT或MRI影像的肿瘤最大截面上标注出肿瘤范围；将患者的CT或MRI影像进行灰度处理，标注肿瘤部位；将术后切除的肿瘤最大截面的标准照图像进行灰度处理，对肿瘤内部进行标注；将灰度处理后的CT或MRI肿瘤影像和标准照图像采用盒维数法进行计算，计算出肿瘤术前充血状态的分形维数和术后无血状态的分形维数；将分形维数和患者临床资料输入肿瘤评估模型中进行评估，输出经过加权处理后的肿瘤分形维数；根据肿瘤分形维数评估肿瘤的特征，评估治疗的效果；根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性。方法可准确提供病灶的肿瘤异质性信息，辅助医生准确分析肿瘤病灶的肿瘤内异质性。质性。质性。

【技术实现步骤摘要】
基于分形理论的肿瘤异质性分析方法、系统、终端及介质


[0001]本专利技术涉图像处理
，具体涉及一种基于分形理论的肿瘤异质性分析方法、系统、终端及介质。

技术介绍

[0002]肿瘤的异质性成为肝癌治疗领域的热点，包括空间异质性、时间异质性、肿瘤间和肿瘤内部的异质性、免疫微环境的异质性等，如何客观全面的量化肿瘤的异质性是目前治疗肝癌的突破口，也是难点和焦点。目前国内外研究集中于模拟肝癌细胞的一些体内和体外模型上，诸如“来源肿瘤细胞系的模型”、人源肿瘤异种移植模型(PDTX)以及人源肿瘤类器官(PDTO)等，但都只能在有限的层面上反应肿瘤在生物学上的多态性，无法全面真实的衡量肿瘤的异质性和个体化差异。而肝癌的异质性与治疗密切相关，不同个体，同一个体肝内不同部位、不同发生时间的恶性肿瘤的治疗应该有不同标准。
[0003]作为能够量化肿瘤异质性的分形理论，是基于将肿瘤的发生发展作为一个复杂体来研究，而不是深入肿瘤的基因、转录、表观及蛋白表达修饰等细节，绕开了复杂生物信息网络中的节点和通路，从生物进化观来研究肿瘤的发生、发展以及面对人体免疫系统和各种治疗攻击所产生的变异、迭代优选直到最终免疫逃逸的过程。
[0004]在分形研究中，分形维数(Fractal Dimension,FD)是定量描述分形的基本参量，是一个介于整数间的分数或小数，又称分数维。肿瘤的分数维分形维数越大，则肿瘤的异质性越大。包膜完整的肿瘤，FD趋近1，而浸润型生长的肿瘤，与正常组织之间犬牙交错，FD接近2。医学上，最常用的FD计算法是盒维数法，过去的几十年，已运用于心脏病学、肺部肿瘤、胎儿脐血流多普勒信号等非线性医学医学领域，但目前只停留在影像诊断层次，尚未深入针对肿瘤异质性的研究深度，而制约分形研究拓展的瓶颈正是针对复杂数据的综合分析和计算能力。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术实施例提供一种基于分形理论的肿瘤异质性分析方法、系统、终端及介质，通过人工智能深度学习临床数据结合肿瘤图像分析计算出分形维数来评估肿瘤的异质性，可准确提供病灶的肿瘤异质性信息。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供的一种基于分形理论的肿瘤异质性分析方法，包括以下步骤：
[0007]在患者的CT或MRI肿瘤影像的肿瘤最大截面上标注出肿瘤范围；
[0008]将患者的CT或MRI肿瘤影像进行灰度处理，标注肿瘤部位；
[0009]将患者术后切除的肿瘤最大截面的标准照图像进行灰度处理，对肿瘤内部进行标注；
[0010]将进行灰度处理的CT或MRI肿瘤影像和标准照图像采用盒维数法进行计算，计算出肿瘤术前充血状态的分形维数和术后无血状态的分形维数；
[0011]将肿瘤术前充血状态的分形维数、术后无血状态的分形维数和患者临床资料输入肿瘤评估模型中进行评估，输出经过加权处理后的肿瘤分形维数；
[0012]根据肿瘤分形维数评估肿瘤的特征，评估治疗的效果，预判肿瘤的预后；
[0013]根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性。
[0014]第二方面，本专利技术实施例提供的一种基于分形理论的肿瘤异质性分析系统，包括：第一标注模块、第二标注模块、第三标注模块、分形维数分析模块和肿瘤评估模块；
[0015]所述第一标注模块在患者的CT或MRI肿瘤影像的肿瘤最大截面上标注出肿瘤范围；
[0016]所述第二标注模块将患者的CT或MRI肿瘤影像进行灰度处理，标注肿瘤部位；
[0017]所述第三标注模块将患者术后切除的肿瘤最大截面的标准照图像进行灰度处理，对肿瘤内部进行标注；
[0018]所述分形维数分析模块将进行灰度处理的CT或MRI肿瘤影像和标准照图像采用盒维数法进行计算，计算出肿瘤术前充血状态的分形维数和术后无血状态的分形维数；将肿瘤术前充血状态的分形维数、术后无血状态的分形维数和患者临床资料输入肿瘤评估模型中进行评估，输出经过加权处理后的肿瘤分形维数；
[0019]所述肿瘤评估模块用于根据肿瘤分形维数评估肿瘤的特征，评估治疗的效果，预判肿瘤的预后；根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性。
[0020]第三方面，本专利技术实施例提供的一种肿瘤异质性分析终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述实施例描述的方法。
[0021]第四方面，本专利技术实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述实施例描述的方法。
[0022]本专利技术的有益效果：
[0023]本专利技术实施例提供的一种基于分形理论的肿瘤异质性分析方法、系统、终端及介质，通过人工智能深度学习临床数据结合肿瘤图像分析计算出分形维数来评估肿瘤的异质性，可准确提供病灶的肿瘤异质性信息，能够真实全面的呈现肿瘤的生物学多态性，从而辅助医生准确分析肿瘤病灶的肿瘤内异质性。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0025]图1示出了本专利技术第一实施例所提供的一种基于分形理论的肿瘤异质性分析方法的流程图；
[0026]图2示出了本专利技术第二实施例所提供的一种基于分形理论的肿瘤异质性分析系统的结构框图；
[0027]图3示出了本专利技术第三实施例所提供的一种肿瘤异质性分析终端的结构框图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0030]还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0031]还应当进一步理解，本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0032]如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分形理论的肿瘤异质性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：在患者的CT或MRI肿瘤影像的肿瘤最大截面上标注出肿瘤范围；将患者的CT或MRI肿瘤影像进行灰度处理，标注肿瘤部位；将患者术后切除的肿瘤最大截面的标准照图像进行灰度处理，对肿瘤内部进行标注；将进行灰度处理的CT或MRI肿瘤影像和标准照图像采用盒维数法进行计算，计算出肿瘤术前充血状态的分形维数和术后无血状态的分形维数；将肿瘤术前充血状态的分形维数、术后无血状态的分形维数和患者临床资料输入肿瘤评估模型中进行评估，输出经过加权处理后的肿瘤分形维数；根据肿瘤分形维数评估肿瘤的特征，评估治疗的效果，预判肿瘤的预后；根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将肿瘤分形维数与设定分区阈值进行比较，给出肿瘤治疗策略。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性具体包括：根据肿瘤内部不同区域及脏器不同部位肿瘤的分形维数的差异性，评估同一脏器肿瘤的异质性。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性具体还包括：根据肿瘤原发灶和复发灶分形维数的不同，评估不同时间肿瘤的异质性。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：建立肿瘤评估模型，具体包括：对患者的CT或MRI影像依次进行截取像素、图像归一化、图像增强处理，并标记出训练数据；对训练数据依次进行像素提取、图像归一化、图像切割并存储为二维图像；从二维图像中提取有效区域；在有效区域中进行数据增强，将图像数据进行类型转换，通道归一化处理；训练三维卷积神经网络模型，并加载训练好的权重，得到训练好的肿瘤评估模型。6.一种基于分形理论的肿瘤异质性分析系统，其特征在于，包括：第一标注模块、第二标注模块、第三标注模块、分形维数分析模块和肿瘤评估模块；所...

【专利技术属性】
技术研发人员：范宁，臧运金，杨超，程志东，李博，华相伟，肖德波，
申请(专利权)人：范宁，
类型：发明
国别省市：