基于TransPyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态预测方法技术

技术编号：40471119 阅读：43 留言：0更新日期：2024-02-26 19:08

本发明专利技术涉及基于TransPyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态预测方法，通过对HGSOC肿瘤病灶分割，将MRI图像分为肿瘤区域和其他区域并分别提取特征区域，再将所有的亚区域特征一起输入Transformer模型中进行特征融合，对融合后的多序列MRI影像特征通过全连接层进行计算，得到HRD状态预测结果，实现对晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态的预测。与现有技术相比，本发明专利技术使用了多序列MRI影像的TransPyramid特征，为HGSOC患者HRD状态预测任务提供比CT影像特征更为丰富且灵敏的特征，并构建了多尺度亚区域图像金字塔用于提取影像的多尺度信息，提高特征信息量，进而提高预测模型的预测效能。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学影像人工智能，尤其是涉及基于transpyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌hrd状态预测方法。

技术介绍

1、卵巢癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，其死亡率高居女性生殖系统恶性肿瘤之首，严重威胁着我国女性健康。高级别浆液性卵巢癌(high-grade serous ovariancarcinoma，hgsoc)是最常见且最具侵袭性的卵巢癌组织学亚型，约70％患者就诊时已处晚期。根据美国国立综合癌症网络(nccn)指南，晚期hgsoc患者的首选治疗方案仍是肿瘤细胞减灭术联合以铂类为基础的化疗。尽管这一治疗的临床缓解率可达80％，但70％的患者会在初始治疗后两三年内出现疾病复发直至耐药，5年生存率仅约30-40％，因此，其治疗难度大和总体预后差是晚期hgsoc全程管理中所面临的现状和挑战。

2、近年来，随着聚二磷酸腺苷核糖聚合酶(poly adenosine diphosphate ribosepolymerase,parp)抑制剂(parp inhibitor,parpi)的问世，从治疗理念到临床实践改变了...

【技术保护点】

1.基于TransPyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于TransPyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态预测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述语义分割模型具体为通过现有语义分割技术对肿瘤病灶语义分割数据集上训练出的一个3D语义分割模型。

3.根据权利要求1所述的基于TransPyramid模型的晚期高级别浆液性卵巢癌HRD状态预测方法，其特征在于，步骤(2)中，根据腹膜癌指数评价方法在MRI图像上将其他区域Φother划分为十三个亚区域。