[發明專利]一種基于影像組學的生存期預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201710038465.X
• 申請日: 2017-01-19
• 公開（公告）號: CN106815481B
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 李其花;孫秋暢;李志成;宋柏霖;王夢巧
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G06T7/00
• 代理公司: 北京市誠輝律師事務所 11430
• 代理人: 耿慧敏

本申請提供了一種基于影像組學的生存期預測方法及裝置，其中，方法包括獲取多個患者的影像數據及各患者的生存期；從各患者的影像數據中分別分割出各患者的腫瘤區域及腫瘤區域的子區域；對各患者的腫瘤區域及腫瘤區域的子區域進行影像特征提取；將各患者影像特征中的冗余特征去除以得到各患者篩選后的影像特征；根據各患者的生存期及各患者篩選后的影像特征得到影像特征與生存期之間的關聯關系。本申請通過劃分出腫瘤區域及腫瘤區域的子區域，對腫瘤區域及腫瘤區域的子區域進行特征提取，從而獲得大量的影像特征，為尋求影像特征和患者生存期的關系提供更多有力支持。

技術領域

本申請屬于生物醫學工程領域，特別涉及一種基于影像組學的生存期預測方法及裝置。

背景技術

近年來，隨著模式識別工具的增加和腫瘤個體化治療的發展，影像組學應運而生。影像組學從影像、病理、基因等海量數據中利用自動化高通量的數據特征提取算法將影像數據轉化為具有高分辨率的可挖掘的影像特征數據。通過這些數據挖掘描述組織特性。有研究報道，影像組學數據可以判斷組織特性對治療的反應，并預測患者的預后。應用影像組學數據對患者或腫瘤表型進行精確區分，可以成為對臨床參數的一種有效補充。

影像組學是一種可以根據患者醫學影像中的腫瘤表型對患者進行分類的方法。它通過對腫瘤圖像提取大量先進的影像特征來評估腫瘤表型，然后使用可靠，重現性好的方法論，將這些特征與臨床結果進行綜合分析作為潛在的預后指標，從而提供一種非侵入性的精準診療方法。影像組學生成一個獨特的腫瘤數據集，它是一個腫瘤表型的量化，可以提供比目前臨床應用的成像指標更高的預測能力。

現有技術采用影像組學方法預測患者生存期的方法中分割出了完整的腫瘤區域，根據該完整的腫瘤區域提取了影像特征，建立了完整腫瘤區域影像特征和生存期之間的關聯性。

發明內容

現有技術中，基于影像組學的分析只分割出了完整的腫瘤區域，沒有考慮腫瘤區域的子區域具有不同的病理特征，另只提取了腫瘤區域的影像特征，忽略了腫瘤區域的子區域具有不同的病理的影像特征，從而導致所提取的影像特征不能全面的代表感興趣區域的特點，極大的限制了基于感興趣區域所提取的影像特征的數量與質量的問題。

為了解決上述技術問題，本申請的一技術方案為提供一種基于影像組學的生存期預測方法，包括：

獲取多個患者的影像數據及各患者的生存期；

從各患者的影像數據中分別分割出各患者的腫瘤區域及腫瘤區域的子區域；

對各患者的腫瘤區域及腫瘤區域的子區域進行影像特征提取；

將各患者影像特征中的冗余特征去除以得到各患者篩選后的影像特征；

根據各患者的生存期及各患者篩選后的影像特征得到影像特征與生存期之間的關聯關系。

本申請另一技術方案為提供一種基于影像組學的生存期預測裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取多個患者的影像數據及各患者的生存期；

分割模塊，用于從各患者的影像數據中分別分割出各患者的腫瘤區域及腫瘤區域的子區域；

特征提取模塊，用于對各患者的腫瘤區域及腫瘤區域的子區域進行影像特征提取；

篩選模塊，用于將各患者影像特征中的冗余特征去除以得到各患者篩選后的影像特征；

關聯模塊，用于根據各患者的生存期及各患者篩選后的影像特征得到影像特征與生存期之間的關聯關系。

本申請提供的基于影像組學的生存期預測方法及裝置能夠細化腫瘤區域得到腫瘤區域的子區域，對腫瘤區域及腫瘤區域的子區域進行特征提取，從而獲得大量的影像特征，為尋求影像特征和(患者)生存期的關系提供更多有力支持。

附圖說明