癌症分期预测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种癌症分期预测系统中，利用训练好的分割模型接收医学影像，所述分割模型对所述医学影像中的肿瘤原发灶、区域淋巴结转移及危及器官进行自动勾画，然后基于勾画数据及预定的分期规则得到T分期、N分期和M分期，基于所述T分期、N分期和M分期预测得到TNM分期。本发明专利技术利用所述分割模型可以准确分割出肿瘤原发灶、区域淋巴结转移及危及器官，从而快速完成TNM分期，不依赖医生的评估，避免经验差异而带来主观性的评估差异，降低了医生的工作负担以及分期难度，加快病人的诊断和治疗过程，为医生提供量化的分期结果，可以辅助医生的诊断工作。的诊断工作。的诊断工作。

【技术实现步骤摘要】
癌症分期预测系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种癌症分期预测系统。

技术介绍

[0002]在医学上，癌症(Cancer)习惯上泛指所有恶性肿瘤，如肝癌、肺癌等。肝癌治疗前必须明确诊断，定性和分期诊断都很重要。癌症患者在接受治疗之前，医生会根据癌症的类型、癌症的位置、患者的健康状况、癌症的分期来制定具体的治疗计划。
[0003]在众多癌症分期方案中，由美国癌症联合会(The International American Joint Committee on Cancer，AJCC)提出的TNM分期方法是目前被广泛接受和公认的能够反映恶性肿瘤进展、判断预后的最可靠的独立指标。TNM分期需要医生手动对肿瘤原发灶、区域淋巴结转移及危及器官进行勾画，并用肉眼或借助显微镜下对肿瘤原发灶的大小及浸润范围(T)，区域淋巴结转移受累情况(N)及危及器官中的肿瘤转移情况(M)进行判断，最终得到TNM分期。然而传统的TNM分期方法面临着医生/患者个体差异性及医疗资源不平衡的问题，具有丰富临床经验的医生可以根据自身经验进行准确勾画并分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种癌症分期预测系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器被配置为执行如下步骤：利用训练好的分割模型接收医学影像，所述分割模型对所述医学影像中的肿瘤原发灶、区域淋巴结转移及危及器官进行自动勾画；基于勾画数据及预定的分期规则得到T分期、N分期和M分期；以及，基于所述T分期、N分期和M分期预测得到TNM分期。2.如权利要求1所述的癌症分期预测系统，其特征在于，所述医学影像包括CT影像、MR影像、PET
‑
CT影像或PET
‑
MR影像中的至少一种。3.如权利要求1所述的癌症分期预测系统，其特征在于，基于所述勾画数据及预定的分期规则分别得到T分期、N分期和M分期的步骤包括：基于勾画数据得到所有肿瘤的数量、每个肿瘤的最大径、所述区域淋巴结转移的数量及所述危及器官上的肿瘤的数量；以及，基于所有肿瘤的数量、每个肿瘤的最大径、所述区域淋巴结转移的数量、所述危及器官上的肿瘤的数量及所述分期规则得到所述T分期、N分期和M分期。4.如权利要求3所述的癌症分期预测系统，其特征在于，所述分期规则包括T分期规则、N分期规则和M分期规则，基于所有肿瘤的数量、每个肿瘤的最大径、所述区域淋巴结转移的数量、所述危及器官上的肿瘤的数量及所述分期规则得到所述T分期、N分期和M分期的步骤包括：基于所有肿瘤的数量、每个肿瘤的最大径、所述危及器官上的肿瘤的数量及所述T分期规则得到所述T分期；至少基于所述区域淋巴结转移的数量及所述N分期规则得到N分期；以及，基于所有肿瘤的数量、所述区域淋巴结转移的数量、所述危及器官上的肿瘤的数量及所述M分期规则得到M分期。5.如权利要求3或4所述的癌症分期预测系统，其特征在于，每种癌症对应的所述分期规则相同或不同。6.如权利要求4所述的癌症分期预测系统，其特征在于，所述癌症分期预测方法应用于肝癌的TNM分期，所述危及器官包括血管、门静脉、肝静脉及胆囊，基于所有肿瘤的数量、每个肿瘤的最大径、所述危及器官上的肿瘤的数量及所述T分期规则得到所述T分期的步骤包括：当所有肿瘤的数量等于0时，所述T分期为Tx或者T0；当所有肿瘤的数量等于1时，若血管上的肿瘤的数量等于0，所述T分期为T1；若血管上的肿瘤的数量大于0，所述T分期为T2；以及，当所有肿瘤的数量大于1时，若最大肿瘤的最大径小于或等于第一预定值，所述T分期为T2；若最大肿瘤的最大径大于所述第一预定值，所述T分期为T3a；若门静脉和肝静脉上的肿瘤的数量之和大于0，所述T分期为T3b；若胆囊上的肿瘤的数量大于0，所述T分期为T4。7.如权利要求4所述的癌症分期预测系统，其特征在于，所述癌症分期预测方法应用于胰腺癌的TNM分期，所述危及器官包括胰腺、腹腔干及肠系膜上动脉，基于所有肿瘤的数量、每个肿瘤的最大径、所述危及器官上的肿瘤的数量及所述T分期规则得到所述T分期的步骤包括：
当所有肿瘤的数量小于或等于1时，所述T分期为Tx、T0或Tis；当所有肿瘤的数量大于1且所有肿瘤的数量等于胰腺上的肿瘤的数量时，若最大肿瘤的最大径小于或等于第二预定值，所述T分期为T1；若...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘应龙，
申请(专利权)人：深圳市联影高端医疗装备创新研究院，
类型：发明
国别省市：