[发明专利]用于预测测试组织样本中的转移病变的医学分析方法

权利要求书

1.一种用于预测测试组织样本中的转移病变(300)的计算机实施的医学分析方法，所述方法包括：

提供具有输入部和输出部的第一机器学习模型(154)，

接收对肿瘤(304)的描述(401)以及解剖区域(306)的测试组织样本的第一图像数据(148)，所述解剖区域与所述肿瘤是分开的并且所述测试组织样本没有转移病变(300)，

将所述第一图像数据(148)和所述肿瘤描述(401)提供给所述第一机器学习模型(154)的所述输入部，

响应于所述提供而从所述第一机器学习模型(154)的所述输出部接收对源自所述测试组织样本中的所述肿瘤(304)的转移病变(300)的发生的预测，

提供所述预测。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收针对所述解剖区域(306)的训练组织样本中的多个不同的训练组织样本的训练集，每个训练集针对所述训练组织样本中的相应的一个训练组织样本包括第二图像数据(400)和第三图像数据(402)，所述第三图像数据(402)是在所述训练组织样本所源自的对象中发生转移病变(300)之后采集的数据，所述第二图像数据(400)表示没有转移病变(300)的所述训练组织样本，其中，每个训练集还包括对所述训练组织样本所源自的所述对象中的所述肿瘤(304)的描述(401)，

在所述训练集上运行学习算法(404)以生成所述第一机器学习模型(154)。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第二图像数据(400)和所述第三图像数据(402)表示解剖结构的3D体积。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，对所述肿瘤(304)的所述描述(401)包括以下各项中的任一项：所述肿瘤(304)相对于带有所述肿瘤(304)的所述对象的解剖结构的空间位置、对所述肿瘤(304)的分类、所述肿瘤的图像数据。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，对所述转移病变(300)的发生的所述预测(300)包括以下各项中的任一项：

对所述测试组织样本是否会受到源自所述肿瘤(304)的转移病变(300)的影响的指示，

跨所述解剖区域(306)的概率映射图，所述概率映射图具有对所述解剖区域(306)的哪些离散位置将受到源自所述肿瘤(304)的转移病变(300)的影响的指示。

6.根据权利要求5所述的方法，所述指示包括以下各项中的任一项：

概率值，所述概率值描述必将预期到所述转移病变(300)的概率，

二元值，所述二元值描述是否必将预期到转移病变(300)。

7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，所述第一图像数据(148)、所述第二图像数据(400)、所述第三图像数据(402)以及所述肿瘤的图像数据是以下各项中的任一项：磁共振图像数据、计算机断层摄影图像数据、超声图像数据、正电子发射断层摄影图像数据、X射线数据。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括：接收带有所述肿瘤(304)的所述对象的病史数据，并且将所述病史数据提供给所述机器学习模型的所述输入部，所述训练集还包括带有所述肿瘤(304)的所述对象的病史数据。

9.根据权利要求2-8中的任一项所述的方法，所述第三图像数据(402)是时间分辨图像数据集，其中，所述指示是时间分辨的。

10.根据前述权利要求2-9中的任一项所述的方法，还包括：针对相应的训练组织样本中是否存在转移病变(300)来分析所述第三图像数据(402)，并且关于所述分析的结果来注释所述第三图像数据(402)。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，所述学习算法是深度学习算法。