[發明專利]一種利用PET/CT圖像推算肺癌基因分型的演算方法

有效

• 申請號: 202010224526.3
• 申請日: 2020-03-26
• 公開（公告）號: CN111445946B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 袁雙虎;李瑋;李莉;韓毅;劉寧;魏玉春;王碧瑤;袁朔;呂慧穎;于金明
• 申請（專利權）人: 山東省腫瘤防治研究院（山東省腫瘤醫院）;山東大學;濟南比山網絡科技有限公司
• 主分類號: G16B20/00
• 分類號: G16B20/00;G06K9/34;G06K9/62;G16H50/20
• 代理公司: 北京知匯林知識產權代理事務所(普通合伙) 11794
• 代理人: 董濤

一種利用PET/CT圖像推算肺癌基因分型的演算方法，將病灶的輪廓逐層勾畫出來，然后將二維腫瘤區域進行三維容積重組，生成三維感興趣的容積，并從中提取特征數據。病灶(腫瘤)區域一旦確定，即可提取影像特征，直接提取和分析影像組學資料，并建立放射基因組學數據模型，根據提取的放射基因組學各分類的特征建立一個功能或數學模型，建立改進的隨機森林算法，利用Pearson相關系數提高模型預測，根據深度學習來推算肺癌基因分型，提高肺癌的診斷效率。

技術領域

本發明涉及腫瘤檢測技術領域，具體涉及一種基于深度學習模型利用 PET/CT圖像推算肺癌基因分型的方法。

背景技術

世界范圍內，腫瘤是死亡的主要原因之一，而腫瘤的診斷一直是癌癥研究領域的關鍵問題。如何更準確的判斷腫瘤患者的患病情況成為了醫療研究工作者的共同目標，這對于節約醫療資源和提高患者的滿意度起著至關重要作用。近些年來，PET/CT影像技術應用于惡性腫瘤診斷、腫瘤分期等，由于其準確性高，得到了一定的推廣。

放射組學也稱為影像組學，是指利用計算機斷層掃描(CT)、正電子發射斷層掃描(PET)或磁共振成像(MRI)等方法，提取并分析大量的定量影像學特征，從而獲得醫學圖像的高通量成像的特征數據。基因組學是從分子水平研究整個基因組的結構和功能的分支學科，其目標是認識基因的結構、功能及進化規律，闡明整個基因組所涵蓋的遺傳物質的全部信息及相互關系，為預防和治療人類疾病提供學依據口。放射組學與基因組學、蛋白質組學等相關組學彼此關聯并相互促進，不斷發展。放射基因組學運用影像學手段顯示人體組織水平、細胞和亞細胞水平的變化，實現對其生物學行為在分子影像上的定性和定量研究。放射基因組學為疾病的預防、診斷、治療、預后和藥物研發提供了巨大的幫助，在基因功能分析與基因治療研究方面顯示出良好的前景。

隨著機器學習技術在癌癥診斷上的應用，腫瘤診斷的準確性得到了進一步的提高。發明人在研發過程中發現，目前對于腫瘤的診斷，首先通過胸部 CT來進行檢查，如果查胸部CT發現胸部有占位，而且范圍較大且形狀不規則時，為明確占位的性質可以行加強CT來進行判斷，同時可以行穿刺活檢來進行相關的病理檢查以判斷腫瘤的類型及分化程度、通過測序技術實現基因分型，檢測時間較長，同時對患者的身體造成一定的損傷。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足，本發明提供了一種基于深度學習模型利用PET/CT圖像推算肺癌基因分型的方法。

通過采集腫瘤確診患者的基因分析報告和PET/CT影像，建立改進的隨機森林算法，在算法建立后，通過PEE/CT分析進行腫瘤基因類型的診斷，采用這種方法能夠腫瘤診斷效率，也不會對患者身體造成穿刺損傷。

根據PET/CT影像資料分別進行圖像獲取和重建、圖像分割與繪制、特征提取和量化、建立數據庫和數據共享，建立改進的隨機森林算法，利用Pearson 相關系數提高模型預測，根據深度學習來推算肺癌基因分型，提高肺癌的診斷效率。

本發明提供的一種提供了一種利用PET/CT圖像推算肺癌基因分型的演算方法的技術方案是：

一種利用PET/CT圖像推算肺癌基因分型的演算方法，該方法包括以下步驟：

基于PET/CT診斷對人體進行醫療影像拍攝，得到影像資料；

獲得不同的影像資料進行腫瘤組織及淋巴結的密度、形態和紋理評估；

通過圖像分割與繪制，逐層勾畫主病灶的輪廓，然后將二維腫瘤區域進行三維容積重組，生成三維感興趣的容積，并從中提取特征數據；

通過特征提取和量化，病灶(腫瘤)區域一旦確定，即可提取影像特征，包括腫瘤直方圖強度、形狀和尺寸特征、紋理結構(均質或異質)、定位、分形和融合特征、與周圍組織的關系及是否臨近肺部支氣管樹和血管樹等，大量的信息需要定量描述；