食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统技术方案

本申请提供一种食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统，涉及医疗辅助技术领域，解决了目前缺乏对乏血管区域进行精准测量的问题，方法包括获取食管癌染色放大图像和食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像；根据乏血管区域图像，确定乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值；根据多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果。本申请通过对乏血管区域图像进行量化得到多个不同类型的量化表征值，根据多个量化表征值得到乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果，实现了对食管癌染色放大图像内镜食管癌乏血管区域大小的识别和精准测量，有效辅助内镜医师预测食管癌深度。有效辅助内镜医师预测食管癌深度。有效辅助内镜医师预测食管癌深度。

【技术实现步骤摘要】
食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统


[0001]本申请涉及医疗辅助
，具体涉及一种食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统。

技术介绍

[0002]肿瘤尤其是恶性肿瘤是人类死亡最重要的杀手之一，肿瘤的发生发展伴随着一些列肿瘤内微血管的变化。肿瘤的血管是肿瘤代谢的关键途径, 是一种病理过程，其生长过程包括血管前期和血管期两个阶段。肿瘤的微血管形成与肿瘤的生长、浸润、转移及预后均有密切的关系。研究表明，肿瘤微血管密度作为衡量血管生成的标准之一，与肿瘤的恶性行为和复发转移密切相关。由于肿瘤新生血管分布的异质性，即肿瘤中心带的血管稀疏甚至缺如，肿瘤外带血管密集，即形成肿瘤乏血管区域。
[0003]食管癌作为一种高发病率、高致死率的恶性肿瘤，其发病率在全世界范围内居恶性肿瘤的第八位，死亡率居第六位。我国亦是食管癌的高发国，其中食管鳞状细胞癌为我国90%以上食管癌患者的病理类型，而内镜技术被广泛的应用与食管癌的筛查以及食管癌性质的评估。
[0004]为了更好的预测食管癌的浸润深度，选择合适的治疗方式，Inoue和Arima等人根据染色放大内镜下观察到的食管癌上皮内毛细血管袢扩张的形状和程度都对其进行了不同分型，日本食管学会 (Japan Esophagus Society，JES)也提出了JES分型，将上皮内毛细血管袢形态分为A、B两型，并将食管癌表面乏血管区(avasculararea, AVA)进行了分型，根据无血管区域大小，直径<0.5mm者为小AVA (AVA
‑
smal1)，0.5mm≤直径＜3mm者为中AVA(AVA
‑
middle) ，直径＞3mm大AVA (AVA
‑
large)，根据AVA的分型可判断肿瘤的浸润深度，辅助决策食管癌切除的手术方式。
[0005]然而在临床使用过程中，临床医生存在对AVA区域的认知不同，造成AVA识别差异。同时，由于放大内镜参数的变化较大，而内镜医师无法准确获得当前视野的放大倍数等信息，并且缺乏对AVA区域进行精准测量的手段，在临床决策过程中，医师对AVA的识别更倾向于经验性评估，AVA量化标准难以统一，直接影响食管癌深度的判断。

技术实现思路

[0006]本申请提供能够对食管癌AVA的精准测量，有效辅助内镜医师预测食管癌深度，辅助临床决策的一种食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统。
[0007]一方面，本申请提供一种食管癌乏血管区域大小的确定方法，包括：获取食管癌染色放大图像；对所述食管癌染色放大图像进行分割，得到所述食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像；根据所述乏血管区域图像，确定所述乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值；
根据所述多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果。
[0008]另一方面，本申请提供一种食管癌乏血管区域大小的确定系统，所述系统包括：获取单元，用于获取食管癌染色放大图像；分割单元，用于对所述食管癌染色放大图像进行分割，得到所述食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像；量化单元，根据所述乏血管区域图像，确定所述乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值；判定单元，根据所述多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果。
[0009]本申请通过对食管癌染色放大图像进行分割得到乏血管区域图像，并对乏血管区域图像进行识别和量化，得到多个不同类型的量化表征值，根据多个不同类型的量化表征值得到乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果，实现了对食管癌染色放大图像内镜食管癌乏血管区域大小的识别和精准测量，有效辅助内镜医师预测食管癌深度。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
[0011]图1是本申请实施例提供的食管癌乏血管区域大小的确定方法的一个实施例流程示意图；图2是本申请实施例中提供的食管癌乏血管区域大小的确定方法的一个实施例流程示意图；图3是本申请实施例中提供的食管癌染色放大图像的尺寸缩放示意图；图4是本申请实施例中提供的Unet网络的示意图；图5是本申请实施例中提供的食管癌乏血管区域的示意图；图6是本申请实施例中提供的食管癌乏血管区域大小的确定系统的一个实施例结构示意图；图7是本申请实施例中提供的设备的一个实施例结构示意图。
具体实施方式
[0012]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，所描述的实施例仅仅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，本领域技术人员在没有作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。
[0013]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本专利技术的描述
中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0014]在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本专利技术，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本专利技术。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本专利技术的描述变得晦涩。因此，本专利技术并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
[0015]本申请实施例提供一种食管癌乏血管区域大小的确定方法和系统，以下分别进行详细说明。
[0016]如图1和图2所示，为本申请实施例中食管癌乏血管区域大小的确定方法的实施例流程示意图，该食管癌乏血管区域大小的确定方法包括以下步骤101~104：101、获取食管癌染色放大图像。
[0017]食管癌染色放大图像是指通过食管染色放大内镜输出的包含有食道癌的内镜图像，该内镜图像可以是白光图像、窄带成像放大窥镜图像（ME
‑
NBI图像）或者两者的组合。在临床使用过程中，通过在食管染色放大内镜中设置放大内镜参数，并采集放大内镜参数对应视野的图像，得到食管癌染色放大图像。
[0018]102、对食管癌染色放大图像进行分割，得到食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像。
[0019]血管区域是指食管癌染色放大图像中包含有血管信息的区域图像，乏血管区域是指被癌性微血管所包围的区域图像，具有更丰富的癌性微血管的信息。
[0020]在本实施例中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种食管癌乏血管区域大小的确定方法，其特征在于，包括：获取食管癌染色放大图像；对所述食管癌染色放大图像进行分割，得到所述食管癌染色放大图像中的乏血管区域图像；根据所述乏血管区域图像，确定所述乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值；根据所述多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果。2.如权利要求1所述的食管癌乏血管区域大小的确定方法，其特征在于，所述多个不同类型的量化表征值包括乏血管面积量化表征值、乏血管圆度量化表征值、乏血管面积和占比量化表征值、乏血管长轴长度量化表征值、乏血管短长轴比值量化表征值；所述根据所述多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果，包括：将所述多个不同类型的量化表征值输入至预设的量化表征值拟合模型，确定多个对应于多个不同类型的量化表征值的权重值；根据多个不同类型的量化表征值和对应的多个权重值进行加权求和计算，得到所述乏血管区域大小最终量化值。3.如权利要求2所述的食管癌乏血管区域大小的确定方法，其特征在于，所述根据所述多个不同类型的量化表征值，确定乏血管区域大小最终量化值和乏血管区域大小结果，包括：获取乏血管区域大小区间系数；根据所述乏血管区域大小区间系数和所述乏血管区域大小最终量化值，确定所述乏血管区域大小结果。4.如权利要求3所述的图像识别方法，其特征在于，在所述获取乏血管区域大小区间系数之前，所述方法包括：获取食管癌染色放大样本图像集合；将所述食管癌染色放大样本图像集合按照乏血管区域大小进行大小等级分类，得到分别包含不同大小等级乏血管区域图像的多个分类图像集合；根据多个分类样本图像集合，分别确定与所述多个分类图像集合对应的多个乏血管区域大小样本最终量化值集合；分别对每个所述乏血管区域大小样本最终量化值集合进行求均值，得到多个分别对应于多个所述乏血管区域大小样本最终量化值集合的平均乏血管区域大小样本最终量化值；根据所述平均乏血管区域大小样本最终量化值，确定所述乏血管区域大小区间系数。5.如权利要求2所述的食管癌乏血管区域大小的确定方法，其特征在于，根据所述乏血管区域图像，确定所述乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值，包括：计算所述乏血管区域图像中多个连通域的面积，得到多个乏血管连通域面积；删除所述多个乏血管连通域面积中的面积奇异值，得到删除面积奇异值后的所述多个乏血管连通域面积；确定所述删除面积奇异值后的所述多个乏血管连通域面积中的最大值为所述乏血管面积量化表征值。
6.如权利要求5所述的食管癌乏血管区域大小的确定方法，其特征在于，根据所述乏血管区域图像，确定所述乏血管区域图像的多个不同类型的量化表征值，包括：确定所述乏血管区域图像中每个所述连通域的最小水平外接矩形的宽和高，得到多个最小外接矩形宽值和...

【专利技术属性】
技术研发人员：于红刚，张丽辉，罗任权，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：