【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学领域图像识别方法领域，尤其涉及一种三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置。
技术介绍
1、在三阴性乳腺癌免疫治疗检查点阻断过程中，部分患者出现免疫相关反应，如肿瘤病灶初始大小增大或新病灶出现，活检证实为坏死或炎性细胞浸润，随后肿瘤负荷减轻，这种非传统的临床反应被认为是假性进展。这种假性进展与治疗无效肿瘤本身发生进展在影像学上很难区别。一旦出现假性进展，因为和肿瘤复发不易鉴别，会使治疗进程受到很大干扰，如果决策错误，甚至会缩短患者的生存期。目前，临床病理组织学活检是假性进展诊断的金标准。但活检在临床应用中存在一定的局限性，例如可能会引起术后感染等并发症，患者因恐惧而拒绝活检，并且活检穿刺也存在一定的失败率，同时活检具有一定的创伤，临床推广应用受限。与活检相比，mr影像学随访是一种更为常见的假性进展的评估方法。当发现病灶扩大后，医生可以在影像学随访的基础上，结合临床kps评分决定是否继续当年的治疗方案。其优点主要是，作为一种方便无创的检查方法，它可以对肿瘤的生长有一个直观的了解，同时可以动态监测免疫治疗的疗效。然而，影像图像中蕴藏着有关肿瘤的海量信息，影像科医生肉眼阅片观察到的信息有限，很难准确评估假性进展。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，以解决仅凭肉眼很难准确评估假性进展的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，包括：
3、数据获取模块和
4、所述数据获取模块，用于获取待检测患者进行免疫治疗前肿瘤的第一mr图像和进行免疫治疗后出现肿瘤增大时的第二mr图像；
5、所述假性进展判断模块，用于将所述第一图像和第二图像输入假性进展判断模型，以使所述假性进展判断模型确定进行免疫治疗后增大的肿瘤是否为假性进展；
6、其中，所述假性进展判断模型的训练包括：
7、获取若干免疫治疗前肿瘤的第一样本mr图像以及对应的免疫治疗后出现肿瘤增大时的第二样本mr图像；
8、根据所述第一样本mr图像、第二样本mr图像以及对应的标签，训练所述假性进展判断模型。
9、作为优选方案，所述假性进展判断模型，包括：第一子网络和第二子网络；
10、所述第一子网络，用于对所述第一图像和所述第二图像，进行肿瘤分割和多时序特征提取；
11、所述第二子网络，用于获取所述第一子网络提取的多时序特征并根据所述多时序特征进行假性进展判断，输出假性进展判断结果。
12、作为优选方案，所述第一子网络包括：两个并行的u-net网络；
13、每一所述u-net网络，包括：用于下采样操作和提取高级特征的编码路径、用于上采样和恢复特征图的解码路径、用于保留和传输从所述编码路径到解码路径的高级空间特征的跳转连接路径，以及连接编码路径和解码路径的瓶颈层；
14、其中，所述编码路径和解码路径均包括卷积层和bn层；所述卷积层采用3×3的卷积核大小；所述bn层用于对数据进行批量归一化处理。
15、作为优选方案，所述多时序特征包括：第一子网络中两个u-net网络的瓶颈层输出的特征以及，与瓶颈层前后直接连接的邻近层输出的特征。
16、作为优选方案，所述第二子网络包括：全局平均池化层和全连接层；
17、所述全局平均池化层，用于将所述多时序特征中不同从尺度的特征图转换至同一通道并压缩空间信息；
18、所述全连接层，用于获取全局平均池化层的输出，并根据所述全局平均池化层的输出，生成假性进展判断结果。
19、作为优选方案，所述根据所述第一样本mr图像、第二样本mr图像以及对应的标签，训练所述假性进展判断模型，包括：
20、针对每一第一样本mr图像和对应的第二样本mr图像，将所述第一样本mr图像和对应的第二样本mr图像输入所述假性进展判断模型，以使所述假性进展判断模型输出是否为假性进展的预测结果；根据所述预测结果以及对应的标签计算对应的损失函数值，在判定所述损失函数值未达到预设值时，调整假性进展判断模型的网络参数。
21、作为优选方案，所述损失函数为通过超参数将所述第一子网络损失函数与第二子网络损失函数进行线性组合得到的多任务损失函数；
22、其中，所述第一子网络损失函数为与dice系数相结合的二元交叉熵损失函数；所述第二子网络的损失函数为加权焦点损失函数。
23、作为优选方案，所述三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，还包括：数据预处理模块；
24、所述数据预处理模块，用于在所述第一图像和第二图像中分别生成一个矩形感兴趣区域；裁剪出所述第一图像和第二图像在矩形感兴趣区域内的图像，并对裁剪得到的第一图像和第二图像进行数据增强处理和归一化处理，得到处理后的第一图像和处理后的第二图像；
25、所述假性进展判断模块，还用于将所述处理后的第一图像和处理后的第二图像输入假性进展判断模型，以使所述假性进展判断模型确定进行免疫治疗后增大的肿瘤是否为假性进展。
26、作为优选方案，所述数据增强处理，包括：旋转、翻转、改变亮度、改变对比度和/或改变饱和度。
27、相比于现有技术，本专利技术实施例具有如下有益效果：
28、本专利技术数据获取模块和假性进展判断模块；所述数据获取模块，用于获取待检测患者进行免疫治疗前肿瘤的第一mr图像和进行免疫治疗后出现肿瘤增大时的第二mr图像；所述假性进展判断模块，用于将所述第一图像和第二图像输入假性进展判断模型，以使所述假性进展判断模型确定进行免疫治疗后增大的肿瘤是否为假性进展；其中，所述假性进展判断模型的训练包括：获取若干免疫治疗前肿瘤的第一样本mr图像以及对应的免疫治疗后出现肿瘤增大时的第二样本mr图像；根据所述第一样本mr图像、第二样本mr图像以及对应的标签，训练所述假性进展判断模型。本专利技术通过假性进展判断模型对治疗前和治疗后变大了的肿瘤mr图像进行假性进展判断，解决了影像科医生肉眼阅片观察到的信息有限的技术问题，提高了判断假性进展的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种三阴性乳腺癌三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，包括：数据获取模块和假性进展判断模块；
2.如权利要求1所述的三阴性乳腺癌三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述假性进展判断模型，包括：第一子网络和第二子网络；
3.如权利要求2所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述第一子网络包括：两个并行的U-net网络；
4.如权利要求3所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述多时序特征包括：第一子网络中两个U-net网络的瓶颈层输出的特征以及，与瓶颈层前后直接连接的邻近层输出的特征。
5.如权利要求3所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述第二子网络包括：全局平均池化层和全连接层；
6.如权利要求2所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，根据所述第一样本MR图像、第二样本MR图像以及对应的标签，训练所述假性进展判断模型，包括：
7.如权利要求6所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述损失函
8.如权利要求1所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，还包括：数据预处理模块；
9.如权利要求5所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述数据增强处理，包括：旋转、翻转、改变亮度、改变对比度和/或改变饱和度。
...【技术特征摘要】
1.一种三阴性乳腺癌三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，包括：数据获取模块和假性进展判断模块；
2.如权利要求1所述的三阴性乳腺癌三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述假性进展判断模型，包括：第一子网络和第二子网络；
3.如权利要求2所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述第一子网络包括：两个并行的u-net网络；
4.如权利要求3所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所述多时序特征包括：第一子网络中两个u-net网络的瓶颈层输出的特征以及，与瓶颈层前后直接连接的邻近层输出的特征。
5.如权利要求3所述的三阴性乳腺癌免疫治疗假性进展判断装置，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩晓蕊，
申请(专利权)人：广州市第一人民医院广州消化疾病中心，广州医科大学附属市一人民医院，华南理工大学附属第二医院，
类型：发明
国别省市：
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