[发明专利]一种基于影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统

说明书

本发明公开了一种基于影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其包括图像获取模块用于获取MIP图像；病灶区域获取模块用于标记MIP图像中腹盆腔区域、阳性病灶区域、以及灰度中值区域；分析模块用于根据标记有腹盆腔区域、阳性病灶区域、以及灰度中值区域的MIP图像计算阳性病灶面积比和中间灰度病灶面积比，并根据MIP图像的阳性病灶面积比和中间灰度病灶面积比，评价所述MIP图像的图像学卵巢癌风险值和/或结核性腹膜炎风险值。本发明通过影像学特征，可自动化的将图像进行卵巢癌和结合性腹膜炎分类，提供了更多判断参考依据，大幅提高了现有的分类算法的准确性。

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，更具体地，涉及一种基于影像学特征的卵巢癌(ovarian cancer，OC)与结核性腹膜炎(tuberculous peritonitis，TP)分类系统。

背景技术

OC发病率居女性生殖系统恶性肿瘤第3位，死亡率居首位，是严重威胁女性健康的恶性肿瘤。OC早期一般无症状或症状不典型，常规影像学检查无特异性，因此大多数卵巢癌患者诊断时已是晚期，出现腹盆腔的广泛种植性转移；结核性腹膜炎(tuberculousperitonitis，TP)是由结核分枝杆菌引起的腹部感染性病变。二者在常规影像上都可表现为腹膜和网膜增厚，另外也都可出现附件包块及腹水等征象，查血CA125都可明显升高。由于临床症状和影像学特征不典型，因此二者在常规影像检查中极易误诊，多数情况下是将TP误诊为OC而采取了非必要的手术治疗。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种通过PET/CT最大强度投影(Maximum intensity projection，MIP)联合血清CA125等指标构成的评分系统，其目的在于高效鉴别OC和TP，由此解决常规影像学方法难以准确鉴别OC和TP的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种于影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，包括图像获取模块、病灶区域获取模块、以及分析模块；

所述图像获取模块，用于获取MIP图像并将所述MIP图像提交给所述病灶区域获取模块；

所述病灶区域获取模块，用于标记MIP图像中腹盆腔区域、阳性病灶区域、以及灰度中值区域，并将标记有腹盆腔区域、阳性病灶区域、以及灰度中值区域的MIP图像提交给分析模块；

所述分析模块，用于根据标记有腹盆腔区域、阳性病灶区域、以及灰度中值区域的MIP图像计算阳性病灶面积比和中间灰度病灶面积比，并按照阳性病灶面积比和中间灰度病灶面积比同时越小则图像学卵巢癌风险值越大、阳性病灶面积比和中间灰度病灶面积比同时越大则图像学结核性腹膜炎风险值越大的原则，评价所述MIP图像的图像学卵巢癌风险值和/或结核性腹膜炎风险值。

优选地，所述影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其所述阳性病灶区域为腹盆腔区域中灰度值高于预设阈值区域作为病灶区域。

优选地，所述影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其所述灰度阈值为图像中肌肉区域的灰度值。

优选地，所述影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其所述灰度阈值为大腿根部肌肉区域的灰度值。

优选地，所述影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其所述灰度中值区域为阳性病灶区域中灰度处于中部范围的区域。

优选地，所述影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其所述灰度中值区域，为灰度等级在阳性病灶区域中处于中间50％的区域，具体划分方法如下：

将阳性病灶区域，按照灰度划分为1-100级，将其中灰度处于25至75级之间区域灰度中值区域。

优选地，所述影像学特征的卵巢癌与结核性腹膜炎分类系统，其所述阳性病灶面积比为阳性病灶区域面积与腹盆腔区域面积的比值。