[发明专利]基于分形理论的肿瘤异质性分析方法、系统、终端及介质

权利要求书

1.一种基于分形理论的肿瘤异质性分析系统，其特征在于，包括：第一标注模块、第二标注模块、第三标注模块、分形维数分析模块和肿瘤评估模块；

所述第一标注模块在患者的CT或MRI肿瘤影像的肿瘤最大截面上标注出肿瘤范围；

所述第二标注模块将患者的CT或MRI肿瘤影像进行灰度处理，标注肿瘤部位；

所述第三标注模块将患者术后切除的肿瘤最大截面的标准照图像进行灰度处理，对肿瘤内部进行标注；

所述分形维数分析模块将进行灰度处理的CT或MRI肿瘤影像和标准照图像采用盒维数法进行计算，计算出肿瘤术前充血状态的分形维数和术后无血状态的分形维数；将肿瘤术前充血状态的分形维数、术后无血状态的分形维数和患者临床资料输入肿瘤评估模型中进行评估，输出经过加权处理后的肿瘤分形维数；

所述肿瘤评估模块用于根据肿瘤分形维数评估肿瘤的特征，评估治疗的效果，预判肿瘤的预后；根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括肿瘤治疗建议模块，所述肿瘤治疗建议模块将肿瘤分形维数与设定分区阈值进行比较，给出肿瘤治疗策略。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述肿瘤评估模块包括第一评估单元和第二评估单元，所述第一评估单元用于根据肿瘤内部不同区域及脏器不同部位肿瘤的分形维数的差异性，评估同一脏器肿瘤的异质性；

所述第二评估单元用于根据肿瘤原发灶和复发灶分形维数的不同，评估不同时间肿瘤的异质性。

4.一种肿瘤异质性分析终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行的方法步骤如下：

在患者的CT或MRI肿瘤影像的肿瘤最大截面上标注出肿瘤范围；

将患者的CT或MRI肿瘤影像进行灰度处理，标注肿瘤部位；

将患者术后切除的肿瘤最大截面的标准照图像进行灰度处理，对肿瘤内部进行标注；

将进行灰度处理的CT或MRI肿瘤影像和标准照图像采用盒维数法进行计算，计算出肿瘤术前充血状态的分形维数和术后无血状态的分形维数；

将肿瘤术前充血状态的分形维数、术后无血状态的分形维数和患者临床资料输入肿瘤评估模型中进行评估，输出经过加权处理后的肿瘤分形维数；

根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性。

5.如权利要求4所述的肿瘤异质性分析终端，其特征在于，所述根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性具体包括：

根据肿瘤内部不同区域及脏器不同部位肿瘤的分形维数的差异性，评估同一脏器肿瘤的异质性。

6.如权利要求5所述的肿瘤异质性分析终端，其特征在于，所述根据肿瘤分形维数评估肿瘤的异质性具体还包括：根据肿瘤原发灶和复发灶分形维数的不同，评估不同时间肿瘤的异质性。

7.如权利要求4所述的肿瘤异质性分析终端，其特征在于，所述方法还包括：建立肿瘤评估模型，具体包括：

对患者的CT或MRI影像依次进行截取像素、图像归一化、图像增强处理，并标记出训练数据；

对训练数据依次进行像素提取、图像归一化、图像切割并存储为二维图像；

从二维图像中提取有效区域；

在有效区域中进行数据增强，将图像数据进行类型转换，通道归一化处理；

训练三维卷积神经网络模型，并加载训练好的权重，得到训练好的肿瘤评估模型。