一种基于多模态MRI的中低位直肠癌壁外侵犯程度自动勾画方法技术

本发明专利技术提出了一种基于多模态MRI的中低位直肠癌壁外侵犯程度自动勾画方法，针对中低位直肠癌MRI中T2WI和DWI图像匹配问题，发展了一种在全尺寸图像上同时实现特征点检测与描述子生成的无监督网络，可以实现T2WI和DWI图像的融合；在此基础上，通过对已知数据集的扩展，构建中低位直肠癌壁外侵犯程度的靶区勾画网络，为临床提供个性化治疗方案的依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医疗图像处理，尤其涉及一种基于多模态mri的中低位直肠癌壁外侵犯程度勾画方法。

技术介绍

1、结直肠癌(colorectal cancer，crc)是全世界第三大癌症，也是第二大癌症死因，是消化系统中普遍高发的一种恶性肿瘤，晚期预后较差。在crc中，直肠癌发病率较结肠癌高。国内外统计分析显示，2020年直肠癌以73万余例成为世界第八大最常见癌症，造成近34万人死亡。虽然随着人们主动参与国家大肠癌筛查的积极性提高和直肠癌治疗手段的不断完善使早期crc死亡率有所下降，但由于晚期crc易发生复发转移且治疗效果不佳，crc的总体生存率仍较低，对人类的生命健康造成严重威胁。

2、在过去的几十年里，随着现代高新技术的发展及治疗策略的完善，直肠癌的治疗思路及策略发生了巨大的变化，如全直肠系膜切除术(total mesorectal excision，tme)联合新辅助放化疗的标准治疗方案及腹腔镜等微创手术的引入，拓宽了直肠癌治疗方案，但根治性手术切除依然是直肠癌患者的主要有效的治疗方法。中国结直肠癌诊疗规范(2023版)提出中下段直肠癌切除必须本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态MRI的中低位直肠癌壁外侵犯程度自动勾画方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)发展了一种在全尺寸图像上同时实现特征点检测与描述子生成的无监督网络，用于实现中低位直肠癌MRI中T2WI和DWI图像匹配与融合；(2)发展一种小型化的构建中低位直肠癌壁外侵犯程度数据库构建方法；(3)设计一种中低位直肠癌壁外侵犯程度的靶区勾画网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，网络的模型结构分为编码部分和解码部分，在编码部分中，输入为batch 1的灰度图像，由卷积层、Max-Pooling层以及非线性激活层组成，经过8次卷积运算后与三个Max-Pooling层后将图...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态mri的中低位直肠癌壁外侵犯程度自动勾画方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)发展了一种在全尺寸图像上同时实现特征点检测与描述子生成的无监督网络，用于实现中低位直肠癌mri中t2wi和dwi图像匹配与融合；(2)发展一种小型化的构建中低位直肠癌壁外侵犯程度数据库构建方法；(3)设计一种中低位直肠癌壁外侵犯程度的靶区勾画网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，网络的模型结构分为编码部分和解码部分，在编码部分中，输入为batch 1的灰度图像，由卷积层、max-pooling层以及非线性激活层组成，经过8次卷积运算后与三个max-pooling层后将图像尺寸变为原来的1/8，图像由w×h×1变为w/8×h/8×256本文主要对此部分进行重参数化；在解码部分，有两个分支：特征点提取分支和描述子生成分支。特征点提取分支输出的是原图像中每个像素点为特征点的概率信息，取值为0到1之间，而描述子生成分支输出的是每个像素点对应的描述子，每个描述子由256维的浮点型特征向量组成。解码部分的特征点检测分支首先进行两次卷积运算，得到64通道的参数，然后再加入一个非特征点通道，用来防止softmax后每个通道上的响应由于噪声干扰造成的异常随机，之后沿着64通道对其做像素洗牌，每64个像素点可以得到一个8×8的cell块，将cell块拼接起来形成与输入图像尺寸相同的特征点概率矩阵，每个像素点的值对应输入图像该像素坐标为特征点的概率值，概率值越大，则输入图像对应的位置为特征点的可能性就越高，之后可通过非极大值抑制以及边缘抑制方法去除重复检测的密集点以及边缘位置的错误检测点，然后通过阈值筛选出概率较大的点，得到分布均匀、像素级定位的特征点坐标。描述子生成分支与特征点检测分支共享输入部分，同样经过两次卷积，将特征维度变为w/8×h/8×256，通过训练可以得到半稠密的描述子，减少计算开销，之后经过双三次多项式插值，得到其余位置的描述子信息，然后通过l2-normalizes实现统一的长度描述，得到输入图像每个像素点对应的描述子，最后仅保留特征点及其对应的256维描述子。

3.根据权利要求1所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文红，马翔云，赵凤姝，李奇峰，董文瑾，李志鹏，孙逸，
申请(专利权)人：天津市人民医院，
类型：发明
国别省市：