乳腺癌细胞侵袭转移预测模型及建构方法与预测系统技术方案

本发明专利技术公开乳腺癌细胞侵袭转移预测模型的建构方法，对乳腺MRI图像预处理并构建乳腺MRI

【技术实现步骤摘要】
乳腺癌细胞侵袭转移预测模型及建构方法与预测系统


[0001]本专利技术涉及乳腺癌细胞侵袭转移预测模型及建构方法与预测系统，涉及乳腺癌细胞侵袭转移预测


技术介绍

[0002]乳腺磁共振检查是多参数成像，可以提供形态学和功能学等多方面的信息，因此在乳腺癌的早期诊断、疗效评估和预后判断中都发挥着重要的作用。其中的扩散加权序列(DWI)是通过检测水分子在不同组织内的弥散情况来鉴别良恶性病变的，在正常组织内水分子是自由扩散的，弥散运动不受限，而恶性肿瘤较良性肿瘤细胞排列更紧密，所以水分子的弥散运动受限程度更严重，表现出在DWI序列上的明显高信号。它能够从细胞水平上反应肿瘤细胞密度，而无需使用造影剂，对病变检测、区分良恶性病变以及评估乳腺肿瘤的预后有很高的诊断价值，可提高乳腺MRI诊断的特异性。
[0003]在进行DWI序列成像时施加不同的梯度场强、不同的梯度时间，就会得到不同的DWI图像，科学家们用弥散敏感因子(b值)的大小来界定不同的DWI序列。传统的DWI技术是假设人体组织为单一、均匀的物质，水分子随机运动造成的扩散加权信号衰减是随本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.乳腺癌细胞侵袭转移预测模型的建构方法，其特征在于，包括：对乳腺MRI图像预处理并构建乳腺MRI
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AQP标准数据库；对数据库中高b值定量参数及乳腺癌相关预后分子与AQP表达的相关性分析；分析乳腺癌病灶形态学特征、MRI动态增强数据及高b值弥散数据在AQP表达中的诊断价值，构建乳腺癌细胞侵袭转移预测模型。2.如权利要求1所述的乳腺癌细胞侵袭转移预测模型的建构方法，其特征在于，所述建构方法，包括以下步骤：S1：乳腺MRI图像数据库构建；S2：数据库中MRI图像特征提取；S3：分析高b值定量参数及乳腺癌相关预后分子与AQP表达的相关性；S4：通过分析相关因素，构建乳腺癌细胞侵袭转移预测模型。3.如权利要求2所述的乳腺癌细胞侵袭转移预测模型的建构方法，其特征在于，所述S1乳腺MRI图像数据库构建包括：MRI数据集采集：收集乳腺癌病灶MRI图像、临床信息、病理信息及AQP表达信息；MRI数据预处理：对MRI多模态影像数据进行预处理，包括图像运动校正、图像数据标准化、MRI图像不同序列间的配准，形成乳腺MRI
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AQP标准数据库；MRI数据标注：对DWI多b值图像进行标注。4.如权利要求3所述的乳腺癌细胞侵袭转移预测模型的建构方法，其特征在于，所述MRI数据标注：数据库中显像较为明显的b值图像进行逐层标注，随后将其复制到其他b值图像及ADC图像；使用Dice分数评估多次标注结果的一致性，分数大于95％直接纳入数据库，分数小于95％需要再次标注后进行评价。5.如权利要求2所述的乳腺癌细胞侵袭转移预测模型的建构方法，其特征在于，所述S2数据库中MRI图像特征提取：通过深度学习算法，对数据库中DWI图像中的原始图像特征及标注处理后...

【专利技术属性】
技术研发人员：许茜，董测测，戴丽娟，王丽佳，王海云，
申请(专利权)人：河北医科大学第四医院，
类型：发明
国别省市：