[發明專利]基于條件隨機向量場的腫瘤臨床靶區自動勾畫方法及系統

在審

• 申請號: 202010039548.2
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111261296A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 田孟秋;謝培梁;李松峰;魏軍
• 申請（專利權）人: 廣州柏視醫療科技有限公司
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H30/40;G16H50/70;G06T7/00;G06T7/136
• 代理公司: 北京興智翔達知識產權代理有限公司 11768
• 代理人: 蔣常雪

本發明實施例提供一種基于條件隨機向量場的腫瘤臨床靶區自動勾畫方法及系統，該方法包括以下步驟：步驟S1：對模板CT的圖像序列進行數據離散操作，生成腫瘤原發灶區域的二值圖像；步驟S2：對讀入的原發灶腫瘤數據做預處理操作，定義轉移特征函數及狀態特征函數在給定的數據集上，訓練模型，確定參數；步驟S3：讀入新病人的原發腫瘤數據，得到對應的二值圖像，按照設定好的體素狀態轉移公式，從大體腫瘤靶區開始向外不斷迭代計算相鄰體素之間的狀態轉移概率，最終得到全局的腫瘤概率侵犯概率。該方法使用條件隨機向量場，能夠預測出腫瘤的侵犯概率，自動確定放療臨床靶區，預測結果更加合理，更加貼合臨床的實際情況。

技術領域

本發明涉及預測腫瘤生長、模擬腫瘤擴散區域領域，尤其涉及一種基于 條件隨機向量場的腫瘤臨床靶區自動勾畫方法及系統。

背景技術

臨床中，治療腫瘤的主要方式包括手術治療、化療及放射治療。相較于 手術治療及化療，放射治療能夠減少創傷，提高患者的生活質量。在放射治 療過程中，精確的靶區勾畫能夠有效的提高腫瘤靶區的治療劑量計劃，同時 減少放射治療帶來的副作用，對患者治療的效果以及后續的生活質量至關重 要。

目前，部分軟件能夠提供一些靶區自動勾畫系統，例如通過將原發灶腫 瘤區域在三維方向上外擴一定區域，得到臨床放療靶區，臨床醫生再根據醫 學影像上的信息，結合患者腫瘤周邊的解剖信息及臨床經驗，在影像上進行 腫瘤臨床靶區的手動修改或勾畫。現有實現方案是基于隱馬爾可夫模型的腫 瘤臨床靶區侵犯概率計算方法(CN107480445A)，該方法具體操作如下：

S1、對模板CT的圖像序列進行數據離散操作，網格化三維的CT圖像得 到對應的三維網格，讀入訓練集中醫生勾畫好的腫瘤輪廓文件，生成腫瘤原 發灶區域的二值圖像；

S2、對讀入的原發灶腫瘤數據做預處理操作，挖掘鄰近腫瘤之間的關聯 關系，統計相鄰的體素聯合出現的頻數，存儲統計的結果，建立互關聯規則 的數據庫；

S3、讀入新病人的原發腫瘤數據，得到對應的二值圖像，按照設定好的 轉移次序和設定好的相鄰體素狀態轉移公式，從腫瘤大體靶區開始向外不斷 迭代計算相鄰體素之間的狀態轉移概率，最終得到全局的腫瘤概率侵犯概率。

基于隱馬爾可夫模型的腫瘤臨床靶區侵犯概率計算方法提出了一種計算 腫瘤臨床靶區侵犯概率的方法，醫生可以通過設置概率的閾值進行臨床靶區 的勾畫，大大節省了人工勾畫的時間成本，但是隱馬爾可夫模型存在以下問 題：

1.隱馬爾可夫模型數據標注任務非常繁重，很難將一個病種的成功案例 復制到另一病種上，同時，當患者人群的分布發生變化時，需要進行標注數 據的迭代，任務量較大。

2.隱馬爾可夫模型進行了兩個重要的假設：

1)齊次馬爾科夫鏈假設：任何時刻的隱藏狀態只依賴于它的前一個隱藏 狀態

2)觀測獨立性假設：任何時刻的觀察狀態只僅僅依賴于當前時刻的隱藏 狀態

但是在實際情況下，勾畫腫瘤臨床靶區時，以上兩條假設可能都不成立。

3.隱馬爾可夫模型是一個局部最優解。局部最優解的問題在于，除了腫 瘤本身的區域，不能關注到更多腫瘤周圍的解剖結構，不夠貼合臨床的實際 情況。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明實施例提供一種基于條件隨機向量場 的腫瘤臨床靶區自動勾畫方法及系統。

第一方面，本發明實施例提供一種基于條件隨機向量場的腫瘤臨床靶區 自動勾畫方法，包括以下步驟：

步驟S1：對模板CT的圖像序列進行數據離散操作，網格化三維的CT 圖像得到對應的三維網格，讀入訓練集中醫生勾畫好的腫瘤輪廓文件，生成 腫瘤原發灶區域的二值圖像；