[发明专利]乳腺癌新辅助化疗后MRI影像生成及疗效预测方法

权利要求书

1.一种乳腺癌新辅助化疗后MRI影像生成及疗效预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取病例数据，所述病例数据包括文本数据和影像数据；

S2、对病例数据进行预处理，并制作数据集；

S3、搭建深度对抗神经网络模型，并实施影像生成及疗效预测训练任务，

所述深度对抗神经网络模型为输入非匹配的循环对抗神经网络模型，主要包含两套生成器与判别器组合，分别用于完成从正向化疗前至化疗后影像的生成以及由化疗后向化疗前影像的恢复生成；

S4、将最终学习训练完成的对抗生成神经网络模型迁移至用于实际应用的影像生成及疗效评价预测模块，进行最终疗效预测及化疗后影像生成任务。

2.根据权利要求1所述的乳腺癌新辅助化疗后MRI影像生成及疗效预测方法，其特征在于，所述文本数据包括新辅助化疗前后过程中具有DCE-MRI影像拍摄记录病例的病历、病程及化疗诊断数据，所述影像数据包括原始DCE-MRI影像拍摄数据。

3.根据权利要求1所述的乳腺癌新辅助化疗后MRI影像生成及疗效预测方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：

S2a、对文本数据的预处理

S2a-1、对所有文本数据进行汇总分类处理，其中诊断数据利用数据清洗方法对杂乱的文本数据进行清洗，数据清洗采用Python正则表达式对诊断数据进行模糊匹配出关键字符串信息，所述诊断数据包括疗程用药给量、影像拍摄时间、化疗疗效、免疫组化；

S2a-2、对清洗完成的诊断数据利用数据挖掘技术提取出关键的诊断信息、免疫组化数据以及化疗疗效数据；针对提取出的数据进行筛选出有效病例样本，并针对化疗疗效标签进行数据集制作。

4.根据权利要求1所述的乳腺癌新辅助化疗后MRI影像生成及疗效预测方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：

S2b、对影像数据的预处理

S2b-1、将处理后的所有的DCE-MRI影像拍摄数据按照病例号、影像拍摄时间及增强序列号进行影像编排划分；

S2b-2、对每个病例的DCE-MRI影像拍摄数据进行病灶区域及位置标注，获取有效的病灶区域图像；

S2b-3、将有效病灶区域内的DCE-MRI影像拍摄数据通过深度学习语义分割算法进行去除皮肤胸腔处理，保留最大ROI区域；

S2b-4、将经过语义分割完毕的DCE-MRI影像拍摄数据按照病例号进行标号制作原始序列成影像数据集A；

S2b-5、将得到的原始影像数据集A中的每个影像样本数据，进行序列减影操作，所述序列减影操作是将原始增强序列中增强程度高的影像数据按照像素位减去增强程度低的影像数据，以得到减影处理的减影序列影像数据集B。