[發(fā)明專利]針對胰腺癌與胰腺炎性疾病進行智能輔助鑒別的方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810141703.4
• 申請日: 2018-02-11
• 公開（公告）號: CN108537773B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發(fā)明（設計）人: 楊曉冬;程超;左長京;張玉全;劉兆邦;孫高峰;潘桂霞
• 申請（專利權）人: 中國科學院蘇州生物醫(yī)學工程技術研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G16H30/20;G16H50/20
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 韓飛

本發(fā)明公開了一種針對胰腺癌與胰腺炎性疾病進行智能輔助鑒別的方法，包括對胰腺醫(yī)學影像數(shù)據(jù)進行讀取和歸一化操作，得到歸一化圖像；對歸一化圖像進行去噪、配準以及圖像融合，得到多模態(tài)融合圖像；在胰腺結構顯示清晰的圖像中選取感興趣區(qū)并映射到其他圖像上，同時將該感興趣區(qū)保存為后續(xù)分類網絡可識別的自然圖像格式；根據(jù)所選取的感興趣區(qū)，對多模態(tài)融合圖像的特征進行提取、分類和融合，并針對融合后的特征建立基本分類網絡模型；對各個基本分類網絡的分類結果進行鑒別，獲得最終的分類鑒別結果；本發(fā)明具有很強的普適性，既適用于臨床實際，也可用于胰腺癌及胰腺炎領域的科學研究。

技術領域

本發(fā)明涉及智能輔助診斷技術領域，具體涉及一種針對胰腺癌與胰腺炎性疾病進行智能輔助鑒別的方法。

背景技術

胰腺癌(pancreatic cancer,PC)是一種常見的消化系統(tǒng)惡性腫瘤，在我國惡性腫瘤中，其發(fā)病率居第7位，死亡率居第6位，3年生存率不足5％。胰腺癌早期癥狀多不明顯，當出現(xiàn)腹痛、黃疸、體重明顯下降時往往已處晚期。在胰腺癌診斷方面，由于其臨床表現(xiàn)與其他胰腺炎性疾病極為相似，例如慢性胰腺炎(chronic pancreatitis,CP)，均有腹痛、消化不良、厭食、惡心、嘔吐、體重減輕和梗阻性黃疸等表現(xiàn)，而且在常規(guī)影像學片子中與其他胰腺炎性疾病重疊較多，故術前明確診斷胰腺癌較為困難，尤其難以準確鑒別出胰腺癌與胰腺炎性疾病。

眾所周知，影像學檢查在胰腺病變的診斷中發(fā)揮著關鍵作用，但是影像學檢查只能夠提供最直觀的圖像，對其中信息的識取受限于檢查的直接顯示效果和影像醫(yī)師的自身水平及經驗，往往會因為人眼分辨能力以及人為疏忽等，不能充分利用影像圖片所包含的更多信息，如對病變組織具有區(qū)分能力的超可視化底層特征，醫(yī)生用傳統(tǒng)的讀片方式必然會漏讀。因此，醫(yī)生需要一種高級的輔助技術將各種檢查信息綜合起來，對多模態(tài)圖像進行處理，以提高腫瘤、鈣化、炎癥或纖維化等病變的檢出率，這就是智能輔助診斷技術 (CAD技術)。該技術可識別出人眼所不能識別的診斷信息，作為醫(yī)生的第二雙眼睛,提高了胰腺癌診斷的準確率，在胰腺癌的診斷過程中起著越來越重要的作用。

影像學檢查包括多排計算機斷層掃描、磁共振、超聲、內鏡超聲(EUS)、 PET等，但這些檢查技術均存在局限性，如：CT對直徑2cm的微小腫瘤和等密度病灶敏感性較差，且在胰頭癌與慢性胰腺炎的鑒別診斷上存在不足，因為鈣化灶的出現(xiàn)、胰管的擴張、局部腫物的出現(xiàn)、雙管征、胰管堵塞、周圍脂肪的浸潤以及胰腺外周靜脈的阻塞等現(xiàn)象在兩種疾病中均可出現(xiàn)；對體內有金屬異物如血管支架的患者無法進行MRI檢查，且MRI對于胰腺病變的診斷價值尚有爭議；超聲對于有較多腸道氣體及肥胖患者的腹膜后圖像顯示欠佳；EUS屬于一種侵入式成像設備，會引起患者不適，且對于慢性胰腺炎與胰腺癌的鑒別，EUS的表現(xiàn)并不令人滿意，特別是對于慢性胰腺炎伴發(fā)胰腺癌的患者，有報道指出22-36％的慢性胰腺炎被誤診為胰腺癌；PET從本質上來說是一種功能現(xiàn)象，反映特定的代謝過程，但炎癥病灶尤其自身免疫性慢性胰腺炎，也會出現(xiàn)類似胰腺癌的18F FDG高攝取。

如上所述，基于上述檢查技術的任何一項都無法對胰腺疾病作出準確判斷，因此，基于影像組學的胰腺癌與胰腺炎智能輔助鑒別系統(tǒng)及方法對臨床研究具有很高的應用價值。本發(fā)明旨在對多種模態(tài)的醫(yī)學圖像的超可視化底層圖像信息進行深入挖掘，根據(jù)對病灶具有區(qū)分能力的圖像底層特征，通過醫(yī)學影像實現(xiàn)對胰腺癌和胰腺炎性疾病的分類鑒別，同時本發(fā)明也可以應用于對胰腺癌與胰腺炎性疾病的科學研究領域。

目前國內外利用圖像處理技術對胰腺疾病的智能輔助診斷主要集中在以下幾個方面：