一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统技术方案

本发明专利技术涉及一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统，具体包括以下步骤：获取Sonozoid超声造影Kupffer期图像；HCC病灶区域分割，覆盖完整肿瘤病灶区域；提取ROI区域的形状特征、一阶直方图特征、二阶直方图和纹理特征；借助统计分析方法，找到少数的真正关键的特征；将患者临床信息、超声图像特点及AI提取特征共同纳入模型，构建影像组学预测模型；使用测试图像数据进行模型外部验证，验证模型的预测效能。其优点表现在：基于Sonazoid超声造影中Kupffer期的特异性消退表现，以及结合人工智能影像组学分析，构建术前预测肝细胞癌MVI的模型并检验其效能，从而精准预测肝癌MVI，指导临床决策，对评估HCC患者预后、选择手术方案及制定抗复发转移治疗方案具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统
本专利技术涉及超声造影
，具体地说，是一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统。
技术介绍
肝癌在恶性肿瘤病死率中位居第二，我国肝癌患者占全世界的50％，造成极大的社会负担，严重危及公众身体健康。肝细胞肝癌(Hepatocellularcarcinoma，HCC)占原发性肝癌的90％，起病隐匿，早期无明显症状，进展迅速，确诊大多为中晚期，预后较差。在精准医疗的概念下，我们对HCC的认识越来越深入，《原发性肝癌规范化病理诊断指南2015年版》首次明确提出微血管侵犯(Microvascularinvasion，MVI)诊断指南，MVI是肝癌侵袭常见的病理表现，是在显微镜下观察到的内皮细胞包绕的微血管腔内的肝癌细胞巢团。HCC患者出现MVI的概率为15.0％-57.1％，MVI是HCC治疗后复发和转移的独立危险因子，术前预测MVI对评估HCC患者预后、选择手术方案及制定抗复发转移治疗方案具有重要意义。示卓安(Sonazoid)是第二代超声造影剂，由含有化学稳定和不溶性全氟丁烷(PFB)气体的微泡和外层包裹的磷脂酰丝氨酸钠硬壳(直径2-3μm)构成。这些微泡可在低功率声场中产生稳定的非线性振荡，并在发射脉冲的二次谐波频率处产生回波，用于增强对比度的谐波成像。除了具有实时血管成像的能力外，Sonazoid微气泡还有能被肝内网状内皮系统中的Kupffer细胞吞噬而产生的肝实质显像。通常在静脉注射Sonazoid造影剂后10分钟，Kupffer相图像出现，此时正常肝实质会增强。因此，在这一阶段，含有很少或不含Kupffer细胞的恶性病变因缺乏造影剂而清楚地显示出来。此外，因为Sonazoid微气泡能在中等超声压力下产生共振而不破裂，所以(枯否相)成像可稳定存在超过几个小时，这有利于全肝扫描。Sonazoid造影图像具有超长时间显影、稳定性好等优势，利用影像组学高通量的提取Kupffer相影像特征，能将视觉影像信息转换为深层次的特征来进行量化研究。影像组学能从影像图像中提取HCC高通量图像特征，通过统计分析，去除冗余特征，筛选得到少数关键特征，借助机器学习方法，构建基于超声图像的影像组学预测模型，以挖掘HCC高通量图像特征与MVI微环境、病理间的内在联系。基于超声图像的影像组学是近年来新发展的一项技术。然而，目前还没有技术将Sonazoid超声造影Kupffer期和影像组学结合建立AI模型预测肝细胞肝癌MVI。中国专利文献：CN202010411457.7，申请日2020.05.15，专利名称为：一种基于临床检验多维数据的原发性肝细胞癌微血管侵犯回归预测模型的建立及其应用。公开了一种基于临床检验多维数据的原发性肝细胞癌微血管侵犯回归预测模型的建立及其应用，属于医学检验
原发性肝细胞癌分层管理模型的建立及应用。中国专利文献：CN201710640298.6，申请日2017.07.31，专利名称为：一种超声微血管血流成像方法。公开了一种超声微血管血流成像方法，包括：进行数据采集，生成B-Scan图像；图像配准；图像灰度叠加平均；时间散斑衬比处理；图像标记。该专利技术的一种超声微血管血流成像方法，能够无损地提取人体的血流信息，估测出血液流动参数。上述专利文献CN202010411457.7中的一种基于临床检验多维数据的原发性肝细胞癌微血管侵犯回归预测模型的建立及其应用，通过将该模型用于术前预测原发性肝细胞肝癌患者是否发生微血管侵犯，建立模型的基本数据，从而用于术前预测原发性肝细胞癌患者是否发生微血管侵犯；而专利文献CN201710640298.6，则利用超声在组织的反射信号，通过算法提组织血流信息，从而无损伤、无需造影剂即可对组织内血流进行成像，所以通过病灶部位血管分布、供血情况等信息的研究，对病情的前期诊断、病情预测等都具有重要的参考价值。但是关于一种基于Sonazoid超声造影中Kupffer期的特异性消退表现，以及结合人工智能影像组学分析，构建术前预测肝细胞癌MVI的模型并检验其效能，从而精准预测肝癌MVI，指导临床决策，对评估HCC患者预后、选择手术方案及制定抗复发转移治疗方案具有重要意义的一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统目前则没有相关的报道。综上所述，亟需一种基于Sonazoid超声造影中Kupffer期的特异性消退表现，以及结合人工智能影像组学分析，构建术前预测肝细胞癌MVI的模型并检验其效能，从而精准预测肝癌MVI，指导临床决策，对评估HCC患者预后、选择手术方案及制定抗复发转移治疗方案具有重要意义的一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于Sonazoid超声造影中Kupffer期的特异性消退表现，以及结合人工智能影像组学分析，构建术前预测肝细胞癌MVI的模型并检验其效能，从而精准预测肝癌MVI，指导临床决策，对评估HCC患者预后、选择手术方案及制定抗复发转移治疗方案具有重要意义的一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统，具体包括以下步骤：S1、获取Sonozoid超声造影Kupffer期图像；S2、HCC病灶区域分割；S3、特征提取；S4、特征降维；S5、建立影像组学预测模型；S6、模型验证。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S1具体包括：对肝癌患者进行Sonozoid超声造影，在Kupffer期，5min，观察病灶并采集1张Kupffer期DICOM图像；所有图像均存贮为JPG、AVI及DICOM格式。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S2具体包括：利用第三方开源标注软件，如3D-Slicer软件，对Kupffer期DICOM图像进行病灶区域ROI的勾勒及分割；ROI覆盖完整肿瘤病灶区域。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S3具体包括：利用第三方开源特征提取工具pyradiomics对步骤S2中勾画好的病灶ROI进行特征提取，提取ROI区域的形状特征、一阶直方图特征、二阶直方图和纹理特征。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S4具体包括：借助统计分析方法，减少特征的数量，找到少数的真正关键的特征；常用的特征筛选方法有LASSOCox回归模型、最大相关最小冗余、RELIEF、主成分分析法。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S5具体包括以病理结果为金标准，将患者临床信息、超声图像特点及AI提取特征共同纳入模型，构建影像组学预测模型；常用的机器学习模型有logistic回归模型、随机森林、支持向量机、人工神经网络、聚类分析、“leave-oneout”交叉验证、自举法。作为一种优选的技术方案，所述的步骤S6具体包括：使用测试图像数据进行模型外部验证，验证模型的预测效能。本专利技术优点在于：1、基于临床诊疗需求，借助新型超声造影剂kupffer相图像，通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1、获取Sonozoid超声造影Kupffer期图像；/nS2、HCC病灶区域分割；/nS3、特征提取；/nS4、特征降维；/nS5、建立影像组学预测模型；/nS6、模型验证。/n

【技术特征摘要】
1.一种新型的预测肝细胞肝癌MVI的超声造影系统，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、获取Sonozoid超声造影Kupffer期图像；
S2、HCC病灶区域分割；
S3、特征提取；
S4、特征降维；
S5、建立影像组学预测模型；
S6、模型验证。


2.根据权利要求1所述的超声造影系统，其特征在于，所述的步骤S1具体包括：对肝癌患者进行Sonozoid超声造影，在Kupffer期，5min，观察病灶并采集1张Kupffer期DICOM图像；所有图像均存贮为JPG、AVI及DICOM格式。


3.根据权利要求2所述的超声造影系统，其特征在于，所述的步骤S2具体包括：利用第三方开源标注软件，如3D-Slicer软件，对Kupffer期DICOM图像进行病灶区域ROI的勾勒及分割；ROI覆盖完整肿瘤病灶区域。


4.根据权利要求3所述的超声造影系统，其特征在于，所述的步骤S3具体包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：董怡，王文平，范培丽，夏罕生，徐本华，
申请(专利权)人：复旦大学附属中山医院，
类型：发明
国别省市：上海;31