[發明專利]基于深度學習評價鼻咽癌治療效果的方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 202110753373.6
• 申請日: 2021-07-02
• 公開（公告）號: CN113642386A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 車拴龍;羅丕福;丁向東;張志魁;鐘學軍;江耿躍;盧芳
• 申請（專利權）人: 廣州金域醫學檢驗中心有限公司;廣州金域醫學檢驗集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/00
• 代理公司: 深圳中細軟知識產權代理有限公司 44528
• 代理人: 孔祥丹

本發明公開了一種基于深度學習評價鼻咽癌治療效果的方法，該方法包括：通過第一識別模型分別獲取鼻咽癌組織治療前的第一鼻咽癌細胞百分比和鼻咽癌組織治療后的第二鼻咽癌細胞百分比，由于基于同一識別模型也保證了對鼻咽癌細胞的前后識別標準具有一致性。此外也新增對瘤旁組織的治療反應的評價方法，包括通過第二識別模型獲取瘤旁組織治療后的實際病理區域百分比。然后根據第一鼻咽癌細胞百分比和第二鼻咽癌細胞百分比確定第一評級，根據實際病理區域百分比確定第二評級，最后匯總形成綜合評價。整個方案基于訓練好的識別模型得到的數據進行評級及評價，確保了病理學評價的一致性、精確性和客觀性。此外，還提出了鼻咽癌治療效果評價裝置、設備和存儲介質。

技術領域

本發明涉及深度學習領域，尤其是涉及基于深度學習評價鼻咽癌治療效果的方法、裝置、設備和介質。

背景技術

腫瘤是指機體在各種致瘤因子作用下，局部組織細胞增生所形成的新生物。其中，鼻咽癌是指發生于鼻咽腔頂部和側壁的惡性腫瘤，是我國高發惡性腫瘤之一，發病率為耳鼻咽喉惡性腫瘤之首。由于鼻咽部相對位置表淺，且鼻咽癌的解剖部位毗鄰眼球、口腔、顱腦等重要器官，因此不宜進行手術操作，鼻咽癌以淋巴上皮樣非角化型鱗癌為主，對于放療和化療的效果較為明顯，常通過活體組織病理學檢查的方式來實時跟進治療情況。

治療后腫瘤的病理反應評估，在乳腺癌、結直腸癌中已初步有所應用。但目前更多的只關注腫瘤的反應，忽略了腫瘤旁組織的損傷情況。此外治療后的病理評估，多受影響于不同病理醫生取樣的差異性、判讀結果的主觀性等諸多因素，導致判讀結果的一致性較差，這就會影響對治療效果的評價。并且該病理反應評估與術前的病理結果相關聯度并不緊密，評估較為片面。因此針對鼻咽癌等常見無法進行手術治療的患者，急需一種具備客觀性、精準性的輔助評價方案。

發明內容

基于此，有必要針對上述問題，提供具備客觀性、精準性的基于深度學習評價鼻咽癌治療效果的方法、裝置、設備和介質。

一種基于深度學習評價鼻咽癌治療效果的方法，所述方法包括：

若獲取到第一標本組織的第一染色圖像，所述第一標本組織為對目標患者治療前的鼻咽癌組織進行采樣得到，則將所述第一染色圖像輸入到第一識別模型進行識別以得到第一識別結果，根據所述第一識別結果計算所述第一染色圖像內的第一鼻咽癌細胞百分比；

獲取第二標本組織的第二染色圖像，所述第二標本組織為對所述目標患者治療后的鼻咽癌組織進行采樣得到，將所述第二染色圖像輸入到所述第一識別模型進行識別以得到第二識別結果，根據所述第二識別結果計算所述第二染色圖像內的第二鼻咽癌細胞百分比；其中，所述第一識別結果和所述第二識別結果為染色圖像內鼻咽癌細胞及非鼻咽癌細胞的區域和/或數量的識別結果；

獲取第三標本組織的第三染色圖像，所述第三標本組織為對所述目標患者治療后的瘤旁組織進行采樣得到，將所述第三染色圖像輸入到第二識別模型進行識別以得到第三識別結果，根據所述第三識別結果計算所述第三染色圖像內的實際病理區域百分比；其中，所述第三識別結果為所述第三染色圖像內病理區域的識別結果，所述實際病理區域百分比為識別到的病理區域的面積占所述第三染色圖像內細胞總面積的百分比；

根據所述第一鼻咽癌細胞百分比和所述第二鼻咽癌細胞百分比確定第一評級，所述第一評級為對鼻咽癌組織治療效果的評級，根據所述實際病理區域百分比確定第二評級，所述第二評級為治療對瘤旁組織影響的評級；

匯總所述第一評級和所述第二評級以形成綜合評價，所述綜合評價為對所述目標患者的鼻咽癌治療方案的總體評價。

在其中一個實施例中，所述根據所述第一鼻咽癌細胞百分比和所述第二鼻咽癌細胞百分比確定第一評級，包括：

當所述第二鼻咽癌細胞百分比為0時，確定治療對鼻咽癌組織完全有效；