肝癌图像强化区域预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了肝癌图像强化区域预测方法及系统，涉及医学图像处理技术领域。包括获取肝癌医学影像，基于预训练的神经网络模型对肝癌医学影像进行分割，得到主动脉区域、肝脏区域和肝癌肿瘤区域；根据肝癌肿瘤区域，从肝脏区域中筛选得到残肝区域；计算主动脉区域的强化血管强度阈值，从残肝区域中筛选出大于强化血管强度阈值的残肝校正区域；计算残肝校正区域的平均HU值作为肝癌肿瘤强化阈值，从肝癌肿瘤区域中筛选出大于肝癌肿瘤强化阈值的区域，作为肝癌肿瘤强化区域。本发明专利技术在神经网络对肝癌医学影像进行分割的基础之上，采用算法提取其中的肝癌肿瘤强化区域，无需人工进行识别的测量，极大的降低了误差，实现对肝癌肿瘤强化区域的精准识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像处理，尤其涉及肝癌图像强化区域预测方法及系统。

技术介绍

1、肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,hcc)是常见的原发性肝脏恶性肿瘤，其治疗效果评估是hcc患者管理和药物临床试验的重要步骤。

2、目前，hcc治疗反应的评估常采用mrecist(modified responseevaluationcriteria in solid tumors)标准。该标准选取适于重复测量的病灶为靶病灶，优先测量典型病灶，即在ct或mri增强扫描上显示非边缘样瘤内强化的肝内hcc病灶。为适应hcc的特殊性，mrecist要求测量病灶的强化部分最长径，即肿瘤的活性部分，同时避开坏死区域。目前，靶病灶的识别、测量均依靠主观人工评估。由于强化部分最长径线所在层面可能随治疗而变，且需避开肿瘤内坏死区域，可靠结果的得出需细致观察、测量和对比各层面影像，因而费时费力，且不可避免地存在误差。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了肝癌图像强化区域预测方法及系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，取肝癌肿瘤区域相对于肝脏区域的补集，作为残肝区域。

3.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，将主动脉区域的平均HU值作为主动脉区域的强化血管强度阈值。

4.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，在得到了肝癌肿瘤强化区域之后，还包括对肝癌肿瘤强化区域相关参数的测量，包括肿瘤最大层面中强化区域面积、肿瘤最大层面中强化区域最大径、强化区域体积和强化区域三维最大径。

5.如权利要求1所述的肝癌图...

【技术特征摘要】

1.肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，取肝癌肿瘤区域相对于肝脏区域的补集，作为残肝区域。

3.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，将主动脉区域的平均hu值作为主动脉区域的强化血管强度阈值。

4.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，在得到了肝癌肿瘤强化区域之后，还包括对肝癌肿瘤强化区域相关参数的测量，包括肿瘤最大层面中强化区域面积、肿瘤最大层面中强化区域最大径、强化区域体积和强化区域三维最大径。

5.如权利要求1所述的肝癌图像强化区域预测方法，其特征在于，还包括对神经网络模型进...

【专利技术属性】
技术研发人员：于德新，左立平，刘恩宇，范金蕾，杨梓萌，刘晓鸣，
申请(专利权)人：山东大学齐鲁医院，
类型：发明
国别省市：