一种肝脏图像处理方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体地说，涉及一种肝脏图像处理方法，其包括以下步骤：一、将肝脏部位CECT图像通过A.K.软件提取影像组学特征；二、设定阈值，使用VarianceThreshold方法，将低于阈值的特征剔除；三、使用T

【技术实现步骤摘要】
一种肝脏图像处理方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体地说，涉及一种肝脏图像处理方法。

技术介绍

[0002]肝细胞癌(肝癌)是全球最常见的恶性肿瘤之一。肝切除术是肝癌患者获得长期生存的主要手段。肝衰竭是肝切除术尤其是半肝切除术后的重要并发症。因此对肝脏进行术前评估，以尽量避免手术后肝衰竭的发生显得尤为关键，准确评估肝癌患者术前的肝储备功能不仅有利于避免肝衰竭、降低手术风险性，而且有利于减少术后中长期肝功能不全导致的死亡。目前，肝储备功能的临床评估手段主要有肝脏血清生化学检测、Child
‑
Pugh评分、白蛋白
‑
胆红素(albumin
‑
bilirubin，ALBI)评分、肝功能定量试验、肝脏体积测量等。血清生化学检测难以完全反映肝功能，而Child
‑
Pugh评分难以完全反映肝癌患者预后情况。综上，仍需要寻找一种预测术后是否会发生肝衰竭的有效手段。
[0003]影像组学是以定量成像为基础的新兴学科方向，通过对量化特征的高通量提取，将医学影像数据转本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝脏图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：一、将肝脏部位CECT图像通过A.K.软件提取影像组学特征；二、设定阈值，使用VarianceThreshold方法，将低于阈值的特征剔除；三、使用T
‑
SNE降维算法进行特征降维；四、利用QN
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S3VM半监督分类算法对训练集样本进行训练和测试；五、多次随机分配测试集、训练集，取其分类准确率的平均值。2.根据权利要求1所述的一种肝脏图像处理方法，其特征在于：步骤二中，首先设定阈值，然后计算样本特征的方差，若该特征的方差大于该阈值，则保留该特征；若该特征的方差小于该阈值，则删除该特征。3.根据权利要求1所述的一种肝脏图像处理方法，其特征在于：T
‑
SNE降维算法是将高维空间的点对映射到低维空间的同时，保持相互之间分布概率不变，在高维空间使用高斯分布将距离转化为概率分布，在低维空间下使用T分布将距离转化为概率分布，采用联合概率表示点对应的相似度，通过优化两个分布之间的距离KL散度，得到低维空间的样本分布。4.根据权利要求3所述的一种肝脏图像处理方法，其特征在于：T
‑
SNE降维算法的具体流程为：1)、设高维数据点为X＝(x1,x2,...,x
n
)，低维映射点Y＝(y1,y2,...,y
n
)；2)、KL散度为：式中p
ij
为高维空间样本分布的联合概率函数，q
ij
为低维空间中样本分布的联合概率；3)、高斯数据点x
i
，x

【专利技术属性】
技术研发人员：秦娜，孙伟浩，佘兴彬，黄德青，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：