脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统及方法技术方案

本专利提供一种脑肿瘤术后MRI多模态标随访准化半自动生成系统，该系统在报告的形式上提供人机互动的解剖定位，病灶信号的准确描述，保障报告信息规范、统一；采用鼠标点击专利图的方式，避免了键盘人工录入的错误和对解剖结构的误读，实现影像报告术语规范化、操作界面简单化，自动生成，以此减轻放射医生工作负荷，同时减少人工打字工作的时间付出；并可在报告中可视化病灶及解剖结构，使图文并存，更准确、形象地提供影像判读信息。

【技术实现步骤摘要】
脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统及方法
本申请涉及MRI影像获取及判读领域，尤其是涉及一种脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统及方法。
技术介绍
脑内肿瘤，目前治疗方式主要是手术切除，但大部分呈浸润性生长，边界不清，难以彻底切除病灶，尤其是胶质瘤，并且此肿瘤最常见，且位于脑功能区的病灶，术后致死及致残率一直以来居高不下，严重影响了患者的预后及生存质量。涉及功能区的脑肿瘤切除术具有较高的手术风险，并且在术中易损伤功能区域中的大脑皮层和神经纤维，造成手术切除不完全，手术后容易复发及手术后功能容易受损等，是神经外科需要面临及解决的问题。但是不管是参照传统的成像数据还是在手术显微镜下，区分功能区域或白质纤维束的功能结构均是困难的，治疗患者的目标不仅是最大限度地切除肿瘤，还要通过平衡肿瘤复发或进展的风险与手术造成的相关不良后果。脑功能组织是由与运动、语言及感觉功能相关的皮质和皮质下蛋白组成的，由于存在于功能区的组织损伤后不可修复，所以对于目前的脑功能区的肿瘤手术，既要兼顾肿瘤组织的尽可能全切，又要最大限度的保护脑功能区。对提高患者生存及改善患者的生活质量非常重要。核磁共振成像(Magneticresonanceimaging，MRI)对软组织分辨率高，且无辐射。MRI平扫及增强扫描判断肿瘤的位置，但是对其准确的边界侵犯及脑功能区侵犯判断困难。磁共振弥散张量成像(diffusiontensorimaging，DTI)是目前应用于临床的一项新技术，其可以在活体中无创清晰准确的描绘出主要脑功能纤维束的形态结构，显示肿瘤对纤维束的侵犯及其与周围正常白质纤维束之间的毗邻关系，尽可能切除损坏的脑组织的同时，又能保护重要脑功能的传导。功能磁共振成像已越来越多地应用于手术方案的制定。脑功能磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging，fMRI)是血氧水平依赖(bloodoxygenationleveldependent，BOLD)功能磁共振成像(functionalMagneticresonanceimaging，fMRI)，利用血氧水平依赖性磁共振成像技术，其通过反映大脑BOLD信号的自发活动来间接反应神经元活动，是近年来脑科学研究的热点之一，可以有针对性观察肿瘤所在特定区域的脑功能情况，判断肿瘤部位脑功能区的侵犯。具有无创性，可重复性及高空间分辨率高等优势。对报告的书写缺乏规范、标准的方式，报告内容和术语亦存在差异。为了解决现有问题，本专利提供一种脑肿瘤术后MRI多模态标随访准化半自动生成系统，该系统在报告的形式上提供人机互动的解剖定位，病灶信号的准确描述，保障报告信息规范、统一；采用鼠标点击专利图的方式，避免了键盘人工录入的错误和对解剖结构的误读，实现影像报告术语规范化、操作界面简单化，自动生成，以此减轻放射医生工作负荷，同时减少人工打字工作的时间付出；并可在报告中可视化病灶及解剖结构，使图文并存，更准确、形象地提供影像判读信息。
技术实现思路
本专利技术设计了可视化病灶模拟图及病灶图，便于解剖及病灶的对照。将放射科医师观察到的征象，以一种简单、标准、易于掌握的操作流程呈现。对病灶的描述准确、规范。通过病灶描述结果与预设数据单元进行对比，完成描述结果输出。具体如下：脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统，包括临床信息知识库单元、解剖模式图单元、神经网络单元、影像特征标准化描述单元和报告生成单元。优选的，脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统，还包括影像对比单元(包括健康脑区解析数据库单元及病灶区脑纤维束解析单元)1.临床信息知识库单元：提供选择知识题库和手动输入单元，选择知识库单元提供临床常见录入选项，手动输入单元作为补充内容。首先在知识题库中选择常见录入内容进行勾选，如无法满足需求，则可选择手动输入单元，进行补充。结构化报告使用范围：脑内病变术前功能区检查MRI检查。2.神经网络单元：将临床信息知识库单元的选项和数值化输入内容进行编码，通过历史病例中的临床信息评判结果及其相应的疾病名称构成的数据集训练一个8层的BP神经网络模型，将知识题库和手动输入单元的勾选及输入结果的编码输入训练好的神经网络模型，输出患者部位的疾病名称，提供辅助功能。其工作方式如下：1)对临床信息知识题库和潜在疾病名称进行编码。本专利采用独热(one-hot)码和实际数值相结合的方式对选择知识题库的选项、数值化手动单元(长度、面积、体积等)和医师输入结果(疾病名称)进行混合编码，生成一个多维编码向量。向量的维度是选择知识题库中所有选项的总数量、数值化手动输入单元的数量以及潜在结果疾病名称表中疾病的数量之和。对于选择知识题库，本专利采用独热码对其选项进行编码。假设题库中的一个选择题有n个固定顺序的选项[s0,s1,s2,…,sn-1]，当医生选择了第i个选项时，令si＝1且sj＝0,(j≠i)生成一个n维向量；对于数值化手动输入单元，本申请采用直接用实际数值编码的形式，将其在标准单位下的实际输入数值作为其编码；对于潜在疾病名称，本专利采用独热码对其进行编码。假设在固定顺序的潜在结果疾病名称表中有m项疾病名称，可表示为[k0,k1,k,…,km-1]。在历史病例中，当疾病名称为表中第p项时，生成一个一一对应的m维向量，其对应方式为kp＝1且kq＝0,(q≠p)。将三种编码向量按临床信息题库中的顺序依次合并，组成一个有序的N维编码向量。其中，前N-m维为临床信息样本编码，后m维为样本标签。2)按步骤1中编码方式对历史病例进行编码。对大量的历史病例临床知识题库评判结果及其相应的疾病名称信息按照步骤1的编码方式进行编码，生成一个临床病例数据集。按照8.5:1.5的比例将数据集划分为训练集和测试集两个集合。3)建立神经网络模型，对模型进行训练和测试。本专利设计了一个由8层神经元组成的BP神经网络模型，从输入层到输出层的神经元数量分别为：N-m(输入层)，128，256,512,1024,1024,512,512，m(输出层)。每层神经元(除输出层外)经过仿射计算后分别进行批归一化(BatchNomalization)计算和ReLU6非线性映射。在第4-7层的仿射计算后增加失活概率为0.5的随机失活(Dropout)以防止神经网络过拟合。采用Softmax输出层和交叉熵损失函数。优化器使用随机梯度下降(SGD)优化器，设置初始学习率为0.01并使用学习率余弦函数衰减策略。每次从训练集中随机采样32个未训练样本数据输入神经网络进行模型训练，训练时只输入样本编码向量的前N-m维数据，得到m维的模型预测输出。将模型预测输出进行独热编码，具体编码方式为：将其最大的项置1，其它项置0。将独热编码后的模型预测输出与相应样本编码向量中的后m维样本标签数据计算交叉熵损失，并用SGD优化器更新模型参数。待将所有训练集的数据训练完一遍后，更新学习率，并将验证集的样本数据输入模型得到预测向量，预测时只输入样本编码向量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统，其特征在于，包括临床信息知识库模块、神经网络单元、解剖模式图模块、影像特征标准化描述模块、报告生成模块。/n

【技术特征摘要】
1.一种脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统，其特征在于，包括临床信息知识库模块、神经网络单元、解剖模式图模块、影像特征标准化描述模块、报告生成模块。


2.根据权利要求1所述的一种脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统，其特征在于，影像特征标准化描述单元，人机交互界面提供预设指示部和输入部，所述预设指示部为用户提供预设的指示信息，用户根据患者的MRI影像和人机交互界面提供的预设的指示信息在输入部输入评估MRI影像的参数；所述参数可以是预先设置的字段型参数，其可根据用户的先前操作而与对应输入部一起显示在人机交互界面上以供用户以单选或多选的形式直观地选择输入，也可以是由用户以填空的形式输入的数值型参数，其对应的输入部可根据用户的先前操作显示在人机交互界面上以供用户填写输入；用户输入的参数可通过系统附加的存储单元或独立存在的存储单元存储为计算机可读的数据。


3.根据权利要求1-2任一项所述的一种脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出系统，其特征在于，神经网络单元：包括对临床信息知识库单元的选项和数值化输入内容进行的编码，通过历史病例中的临床信息评判结果及其相应的和结果疾病名称构成的数据集训练一个8层的BP神经网络模型，将知识题库和手动输入单元的勾选及和输入结果的编码输入训练好的神经网络模型，输出患者部位的疾病名称，提供辅助功能。


4.一种脑肿瘤多模态MRI术前胶质瘤手术区结果输出方法，其特征在于，通过临床信息知识库单元提供选择知识题库和手动输入，选择知识库单元提供临床常见录入选项，手动输入单元作为补充内容；首先在知识题库中选择常见录入内容进行勾选，如无法满足需求，则可选择手动输入单元，进行补充；根据选择知识题库与手动输入单元的勾选和填写结果，对患者症状进行特征提取和分析处理，预测出初步的建议，以辅助医师进行判读；解剖模式图模块通过平面图展示可点图式解剖结构；影像特征标准化描述模块通过人机交互界面提供预设指示部和输入部，所述预设指示部为用户提供预设的指示信息，用户根据患者的MRI影像和人机交互界面提供的预设的指示信息在输入部输入评估MRI影像的参数；报告生成模块输出...

【专利技术属性】
技术研发人员：月强，谭乔月，李爽，张思敏，万欣月，杨喜彪，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：四川;51