一种建立肝癌患者靶免治疗效果评估模型的方法技术

本发明专利技术公开了一种建立肝癌患者靶免治疗效果评估模型的方法，具体包括以下步骤：S1、获取HCC患者的动脉期MRI图像，并进行预处理；S2、将预处理后的MRI图像输入3D‑Unet网络模型进行训练以构建肝脏肿瘤自动分割模型；S3、将接受靶免治疗的HCC患者的MRI图像输入3D‑Unet网络模型中得到肝肿瘤区域图像，再将其输入到3D‑CNN模型中以学习影像特征；S4、将3D‑CNN模型从MRI序列数据中提取到的影像特征与Transformer模块提取的临床特征相融合，构建多模态网络模型，输出靶免治疗疗效的二分类结果，得到用于预测或评估HCC患者的靶免治疗效果的模型。本发明专利技术通过两阶段3D‑Unet网络模型实现肝脏及肿瘤区域的自动分割，分割结果准确平滑，有效减少人工勾画的误差和耗时问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理，涉及一种建立肝癌患者靶免治疗效果评估模型的方法，具体涉及一种基于mri图像建立肝癌患者靶免治疗效果预测和/或评估模型的方法。

技术介绍

1、肝细胞癌(hcc)是肝脏恶性肿瘤的主要类型，占肝癌病例的90％以上，由于hcc发病隐匿且进展迅速，多数患者在确诊时已处于晚期并伴随转移，错失手术治疗机会，当前晚期hcc主要依赖系统性治疗，如靶向药物(索拉非尼、仑伐替尼)和免疫检查点抑制剂(如pd1单抗)，尽管靶免联合治疗(靶向药物联合免疫治疗)在临床试验中展现出潜力，但临床实践中仍存在显著的治疗抵抗和疾病进展问题，部分患者无法从中获益。

2、传统方法依赖临床经验或单一生物标志物筛选患者，缺乏对肿瘤异质性和影像学特征的全面分析，导致疗效预测准确性不足，易造成过度治疗或延误治疗。近年来，医学领域开发出多种方法用于预测或评估肝癌患者的靶免治疗效果，例如公布号为cn114708977a的专利文件公开了一种用于预测肝细胞肝癌的组织学等级的基于钆塞酸二钠增强mri的影像组学特征采集方法，针对mri的hcc病理信息的患者设置纳入标准和排除标准本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种建立肝癌患者靶免治疗效果评估模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，MRI序列的间距重采样为[0.83，0.83，3.60]，调整为256×256×48的尺寸。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，3D-Unet网络模型分为2个阶段，第1阶段进行肝脏分割，第2阶段进行肝脏肿瘤团块分割。

4.根据权利要求1的方法，其特征在于，3D-CNN模型中，数据最初需要在卷积层中处理，随后是BN、ReLU和一个最大池化层，然后依次进行四个残差块的选取，再被送到平均池，随后在全连接层进行处理，最后使用Softmax激活函...

【技术特征摘要】

1.一种建立肝癌患者靶免治疗效果评估模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，mri序列的间距重采样为[0.83，0.83，3.60]，调整为256×256×48的尺寸。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，3d-unet网络模型分为2个阶段，第1阶段进行肝脏分割，第2阶段进行肝脏肿瘤团块分割。

4.根据权利要求1的方法，其特征在于，3d-cnn模型中，数据最初需要在卷积层中处理，随后是bn、relu和一个最大池化层，然后依次进行四个残差块的选取，再被送到平均池，随后在全连接层进行处理，最后使用softmax激活函数进行分类。

5.根据权利要求1的方法，其特征在于，使用transformer模块对临床数据进行特征提取，transformer模块由两层编码器组成。

6.根据权利要求2的方法，其特征在于，mri图像的缩放采用splineinterpolated zoom算法，通过样条插值生成...

【专利技术属性】
技术研发人员：代智，权冰，李佩钊，代明容，
申请(专利权)人：复旦大学附属中山医院，
类型：发明
国别省市：