[發明專利]一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統

在審

• 申請號: 202011371119.1
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112419290A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 盧云;王貴英;李帥;劉尚龍;楊斌;張建;李琴
• 申請（專利權）人: 青島大學附屬醫院;河北醫科大學第三醫院;北京航空航天大學;青島百洋智能科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/62;G06K9/62;G06K9/46;G06K9/32
• 代理公司: 青島易維申知識產權代理事務所(普通合伙) 37310
• 代理人: 于正友

1.一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，包括：特征提取網絡、區域生成網絡和目標檢測網絡；

所述特征提取網絡用于對輸入的已繪制ROI的CT圖像進行抽象，提取影像組學特征；

所述區域生成網絡利用Pearson相關分析算法選擇影像組學特征，建立Pearson相關矩陣，計算成對影像組學特征相關系數，選擇具有最大絕對相關系數平均值的影像組學特征，采用SFFS算法篩選最優影像組學特征；其中，影像組學特征包括：形態學特征、一階統計特征、紋理特征；

所述目標檢測網絡采用MLR構建影像組學模型，用于預測切緣陽性概率。

2.如權利要求1所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

所述特征提取網絡將所有ROI數據重采樣為體素間距為1×1×1mm³各向同性數據。

3.如權利要求2所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

所述特征提取網絡在原始圖像上應用6個內置可選濾波器，生成相應的衍生圖像，使用Pyradiomics在原始圖像和衍生圖像中提取CT圖像的影像組學特征。

4.如權利要求1所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

在所述SFFS算法中，以AUC值作為SFFS評分標準，以獲得最優影像組學特征。

5.如權利要求1所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

形態學特征包括：最大3D直徑、伸長率、平面度、最小軸長、主軸長、最大2D直徑列、最大2D直徑行、最大2D直徑切片、網格體積。

6.如權利要求1所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

一階統計特征包括：均值、能量、總能量、熵、最小強度值、第10個百分位強度值、第90個百分位強度值、最大強度值、平均強度值、中值強度值、四分位數范圍、強度值范圍、偏度、峰度、方差和均勻度。

7.如權利要求1所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

紋理特征包括：灰度共生矩陣、灰度游程長度矩陣、灰度大小區域帶矩陣、近鄰灰度色調差矩陣、和灰度相關矩陣；

灰度共生矩陣包括：相關性、自相關、聯合平均、聚類突出度、聚類陰影、聚類趨勢、對比度、差平均、差分熵、差分方差、聯合能量、聯合熵；

灰度游程長度矩陣包括：運行熵、灰度非均勻性、歸一化灰度非均勻性、灰度方差、高灰度運行強調、長期運行強調、長期運行高灰度強調、長期低灰度級強調、低灰度級強調；

灰度大小區域帶矩陣包括：大面積高灰度級強調、小面積強調、大面積強調、灰度不均勻、灰度不均勻歸一化、灰度方差、尺寸區域不均勻、尺寸區域非均勻標準化、區域百分比、區域方差、區域熵；

近鄰灰度色調差矩陣包括：復雜性、對比度和強度；

灰度相關矩陣包括：灰度不均勻、歸一化灰度不均勻、灰度方差、高灰度區域重點、大面積重點、大區域低灰度級強調、低灰度級區域強調、尺寸區域非均勻性。

8.如權利要求1所述的一種基于CT圖像影像組學特征的進展期胃癌邊緣狀態識別系統，其特征在于，

所述目標檢測網絡是一個包含了五種最優影像組學特征的MLR模型。