[發明專利]用于預測肝細胞肝癌組織學等級的基于釓塞酸二鈉增強MRI的影像組學特征采集方法在審
| 申請號: | 202210272956.1 | 申請日: | 2022-03-18 |
| 公開(公告)號: | CN114708977A | 公開(公告)日: | 2022-07-05 |
| 發明(設計)人: | 尹胤;劉巧玉;劉洋;徐曉亮;周喆聿;王錦程;王琨;張文杰 | 申請(專利權)人: | 南京亨達生物科技有限公司 |
| 主分類號: | G16H50/70 | 分類號: | G16H50/70;G16H50/20;G16H50/30;G06V10/771;G06V10/54;G06V10/82;G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司: | 哈爾濱三目知識產權代理事務所(普通合伙) 23214 | 代理人: | 劉冰 |
| 地址: | 210019 江蘇省南京市建鄴區江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 預測 肝細胞 肝癌 組織學 等級 基于 釓塞酸二鈉 增強 mri 影像 特征 采集 方法 | ||
1.一種用于預測肝細胞肝癌的組織學等級的基于釓塞酸二鈉增強MRI的影像組學特征采集方法,其特征在于:所述方法通過以下步驟實現:
步驟一、針對MRI的HCC病理信息的患者設置納入標準和排除標準,并統計能夠納入影像組學特征采集的患者總數量,
所述納入標準為:
(1)有來自于術后病理證實的Edmondson-Steiner等級;Edmondson-Steiner等級為國際上常用的肝癌病理分級;
(2)有手術前3周內完整的釓塞酸二鈉增強增強MRI圖像;
所述排除標準為:
(1)術前接受任何全身的或局部的抗腫瘤治療,例如射頻或微波消融、TACE或分子靶向治療;
(2)沒有完整的術前臨床數據;
(3)由于偽影導致的MRI圖像質量較差;其中,圖像質量差是指通過PSNR、結構相似度SSIM或多尺度結構相似度方法評估出低分的圖像;
步驟二、將步驟一納入標準的患者接受常規釓塞酸二鈉增強MRI檢查;具體為:
每位患者在檢查前禁食6個小時并接受呼吸訓練;
使用帶有32通道的dStream體線圈的全身3.0T掃描儀進行MRI檢查;
掃描范圍從右側膈肌到腎門水平;
使用T1加權3D渦輪場回波序列和多回波Dixon脂肪-水分離技術;
在注入d-EOB-DTPA注射液和生理鹽水,獲得動脈期,門脈期,平衡期和肝膽期的圖像;
MRI參數包括重復時間:3.7ms,回聲時間:1.32ms,2.4ms,矩陣大小:268×236,層厚:5mm,重建層厚:2.5mm,視野:400mm×352mm,翻轉角:10度,激勵次數:1;
步驟三、將獲得的釓塞酸二鈉增強MRI的按照統計的總數量分為兩部分,一部分作為訓練組,用于構建預測肝細胞肝癌的組織學等級模型,另一部分作為驗證組,用于驗證預測肝細胞肝癌的組織學等級的預測效果;
步驟四、進行影像組學特征提取。
2.根據權利要求1所述的一種用于預測肝細胞肝癌的組織學等級的基于釓塞酸二鈉增強MRI的影像組學特征采集方法,其特征在于:
步驟一所述的病理信息從電子病理系統內獲取,病理信息包括:性別、年齡、血清AFP水平、血清癌胚抗原水平、血清糖類抗原19-9水平、ALT、AST、TNM分期、E-S等級。
3.根據權利要求2所述的一種用于預測肝細胞肝癌的組織學等級的基于釓塞酸二鈉增強MRI的影像組學特征采集方法,其特征在于:
步驟四所述的進行影像組學特征提取的過程為:
步驟四一、獲取釓塞酸二鈉增強的MRI影像組學特征;
獲取釓塞酸二鈉增強增強的MRI圖像,分別在動脈期和肝膽期MRI圖像上沿著腫瘤邊緣逐層勾畫ROI,ROI包括腫瘤內的壞死或囊性區域,并且避開腫瘤周圍的肝實質組織、血管以及臨近的腹腔內脂肪組織;
每一期的多個ROI經重建后獲得腫瘤的VOI;從每個VOI中可提取123個影像組學特征,包括灰度直方圖特征19個:mean,standarddeviation,skewness,kurtosis,entropy,maxfrequency,minimum,maximum,histogramwidth,percentile5%,percentile10%,percentile25%,percentile50%,percentile75%,percentile90%,mode,AUClow,s-sDlowest,s-sDavdistributionwitdh;形狀特征8個:volume,surfacearea,sphericity,sphericaldisproportion,surfacevolumeratio,compactness1,compactness2,volumediameter;紋理特征24×4個,每個紋理特征源自0°、45°、90°和135°四個方向,其中16×4個紋理特征來自灰度共生矩陣;8×4個紋理特征來自灰度游程長度矩陣;選取每個紋理特征四個方向上的平均值作為該紋理特征的最終值,因此每期獲得24個紋理特征,兩期共獲得影像組學特征2×(19+8+24)=102個;
步驟四二、使用ICC評估提取的各組MRI影像組學特征的觀察者之間的一致性;將ICC值低于0.75的影像組學特征認為穩定性較差,并將其剔除;之后將獲得的各一致性的平均值用作最終結果;即:
通過觀察者之間的可重復性計算去除在動脈期MRI影像組學數據集中去除穩定性較差的特征,剩余47個動脈期MRI影像組學特征,且剩余的特征的ICC值的范圍是0.840-1.000;其中,去除的特征包括:ICC值為0.638的AUClow、ICC值為0.290的sphericity、ICC值為0.513的compactness2和ICC值為0.655的clustershade;
同時,通過觀察者之間的可重復性計算在肝膽期MRI影像組學數據集中去除穩定性較差的特征,剩余50個肝膽期MRI影像組學特征,且所述的特征的ICC值的范圍是0.757-1.000;其中,去除的特征包括:ICC值為0.428的sphericity。
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