一种CT影像的分型方法技术

本发明专利技术提出了一种CT影像的分型方法，通过CT获得的图像中的放射组学特征对小儿神经母细胞瘤进行诊断和分型，CT是非侵入性的，可以有效地捕捉肿瘤异质性。通过使用最大相关

【技术实现步骤摘要】
一种CT影像的分型方法


[0001]本申请属于医学图像处理领域，涉及到一种CT影像的分型方法。

技术介绍

[0002]神经母细胞瘤(neuroblastoma，NB)来源于原始神经嵴细胞，是小儿最常见的恶性实体肿瘤之一，生长在神经系统的某些部位或肾上腺。神经母细胞瘤的病因常常不明。临床表现取决于神经母细胞瘤出现的部位，如腹部、胸部、骨、皮肤或脊髓。诊断通常包括影像学检查和活检。治疗取决于孩子的年龄和癌症的特定特征，可能包括手术、化疗和放射治疗。
[0003]分期参照国际神经母细胞瘤分期系统(INSS)，危险度分层参照美国儿童肿瘤学会(COG)标准，基本组织病理学类型包括NB、节细胞性神经母细胞瘤(GNB)、神经节细胞瘤(GN)3个基本组织学类型，它们在病程和最佳治疗方面存在很大差异。目前高危NB的治疗主要采用MDT模式，使得目前高危NB生存率可达50％，其是由血液肿瘤科在影像科的协助下确定肿瘤的分型，配合外科确定最佳的手术时机。
[0004]儿童神经母细胞肿瘤的准确分型对于优化治疗至关重要。目前，根据活检病理将肿瘤归为三种类型之本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种CT影像的分型方法，其特征在于，包括以下步骤：图像获取，图像分割，图像预处理，特征提取，分层抽样，特征选择，构建分类器。2.根据权利要求1所述的一种CT影像的分型方法，其特征在于，图像获取，使用64层系统进行对比增强CT，扫描参数如下：管电压，70
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120kVp；管电流,10
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1041mA；旋转时间，0.35
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4.53s；像素间距，0.32
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0.73mm；切片厚度，5mm；切片间隔，5mm；图像分割，使用3D Slicer软件，具有5年经验的放射科医生在门静脉期CT图像上手动描绘整个肿瘤，图像分割过程由具有10年经验的放射科医生监督；图像预处理，门静脉相位对比增强CT图像被重新采样为0.5mm
×
0.5mm
×
0.5mm的体素大小，以减少重建参数的个体间差异，然后使用20的bin宽度重新组合。3.根据权利要求1所述的一种CT影像的分型方法，其特征在于，特征提取：使用Python 3.6中的Pyradiomics包从图像中提取以下四种类型的放射组学特征：形状特征、一阶特征、纹理特征和小波特征；(1)形状特征，包括球形和致密性，描述了异质图像的三维形状和大小；(2)一阶特征，包括峰度和中值，是量化体素强度分布的一阶统计量；(3)纹理特征，表征邻域中体素强度的空间分布，包括灰度共生矩阵、灰度依赖矩阵、灰度游程长度矩阵，灰度大小区域矩阵和相邻灰度色调差矩阵；(4)小波特征，是对图像应用小波滤波器后出现的一阶和纹理特征；最后，使用Z
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score标准化方法对提取的特征进行归一化，该方法根据观察到的平均值和标准偏差对测量参数进行缩放并排除异常值，Z
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score标准化方法的公式定义如下：其中x为样本观测值，μ为观察到的平均值，σ为标准偏差。4.根据权利要求1所述的一种CT影像的分型方法，其特征在于，分层抽样，用于以3:1的比例将数据随机分配到训练集和验证集，同时在训练集和验证集之间满足三种肿瘤类型的相似分布。5.根据权利要求4所述的一种CT影像的分型方法，其特征在于，特征选择，从训练集中的所有特征中选择潜在的诊断放射学特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪健，郭万亮，高欣，石丽婷，赵廉，
申请(专利权)人：苏州大学附属儿童医院，
类型：发明
国别省市：