[发明专利]基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统，该系统包括增强CT影像输入模块、增强CT影像预处理模块、特征提取模块、数据处理模块和预测及结果输出模块。本发明又公开了一种基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测方法，包括：输入增强CT影像；图像化处理；人工选择图像，并人工标记图像特征；识别被标记的图像特征；提取出三组特征数据组；回归分析及评分；对评分数值定性分析及预测结果输出。本发明提高了胃癌腹膜转移的术前预测能力及预测准确率，具有无创、直观、易于操作的优点，在术前为临床医生提供更多、更为准确的决策信息，为是否开展手术以及术前制定精准的治疗方案提供了更高效的支持。

技术领域

本发明涉及人工智能及医学影像分析技术领域，具体涉及基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统及方法。

背景技术

胃癌(Gastric cancer，GC)是世界上最常见的恶性肿瘤之一，也是世界上第三大与癌症相关死亡的原因，胃癌的高发生率和高死亡率给全世界带来了巨大的经济负担。在我国，每年新发的胃癌病例数约占全世界的一半以上，且以进展期胃癌为主，其中，胃癌腹膜转移(Peritoneal metastasis,PM)是导致其预后差的重要原因。能否在手术之前准确地把握患者胃癌腹膜转移的情况，一直是研究者研究的关键，也是困扰临床医生多年的棘手问题。术前有效地预测胃癌患者腹膜转移情况，将可以为临床医生提供更多的决策信息，指导是否选择手术以及手术的方式，最大化地选择合适的治疗人群和治疗方式，使得疾病得到及时的干预和治疗，为有效诊治提供有力的支持。当前临床上对胃癌腹膜转移的诊断主要靠影像学、肿瘤标志物和腹腔灌洗液细胞学检查。然而，大量的研究表明，对于较小的转移灶，影像科医生难以从影像学检查中直接做出准确的判断，肿瘤标记物以及腹腔细胞灌洗液的诊断也缺乏足够的特异性和敏感性。当前临床上尚缺乏能够在手术前有效预测胃癌腹膜转移的手段。

增强CT(computed tomography)作为一种无创的肿瘤早期诊断方法，已被广泛应用于胃癌的辅助诊断中。当前对于增强CT影像信息的利用，主要通过影像科医生的主观判断并给与相应的诊断。然而，医学影像图片中仍具有的相当多的特征信息待开发利用。不同的个体由于其病理特性的不同，在增强CT图像上表现的特征信息也不同，预示着可以在手术前通过CT图像特有的多维纹理特征预测病人得疾病状态，为胃癌的精准治疗提供有力的辅助。因此，建立基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移预测系统和方法，在手术之前预测转移情况，具有极高的实用意义。

发明内容

有鉴于此，有必要针对上述的问题，提出基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统及方法，能为胃癌的精准治疗提供有力的辅助，在胃癌手术之前提供精准预测，降低了因影像科医生的主观判断所带来的风险。

为实现上述目的，本发明采取以下的技术方案：

一种基于增强CT影像组学的胃癌腹膜转移的预测系统，该预测系统包括：增强CT影像输入模块、增强CT影像预处理模块、特征提取模块、数据处理模块和预测及结果输出模块；所述增强CT影像输入模块用于输入检测胃癌腹膜转移的增强CT影像；所述增强CT影像预处理模块用于对增强CT影像进行图像化处理，并识别被人工选择及标记的图像特征；所述特征提取模块用于从被识别的图像特征中提取出三组特征数据组，其中第一组特征数据组包含若干强度特征数据，第二组特征数据组包含若干形态特征数据，第三组特征数据组包含若干灰度纹理特征数据；所述强度特征数据用于反映胃癌肿瘤病灶在CT图像上的图像强度信息；所述形态特征数据用于反映胃癌肿瘤病灶的形态学信息；所述灰度纹理特征数据用于反映胃癌病灶在CT图像上的体素空间分布强度等级信息以及呈现胃癌病灶对应组织表面和内部的特征信息；所述数据处理模块用于对各特征数据进行回归分析及评分，并将评分数值传送至预测及结果输出模块；所述预测及结果输出模块对获得的评分数值进行定性分析及预测结果输出；