申请/专利权人：华南理工大学

申请日：2024-03-25

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118248324A

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;A61B5/055;G16H50/30;G06T7/00

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开了一种面向鼻咽癌原发灶和淋巴结核磁共振影像的自动预后系统，包括：数据准备模块，以患者为单位，将一名患者所有的核磁共振影像放入一个文件夹中；分割模块，用于对数据准备模块获得的数据进行处理；特征共享模块，利用扩张卷积组对分割模块获得的各层多尺度深度特征降维但维持尺度不变；数据处理模块，使用分割模块生成的预测图与数据准备模块获得的核磁共振影像进行掩膜策略；预后模块，用于对数据处理模块获得的病灶图和特征共享模块处理后的多尺度深度特征进行处理，得到预测值，最后使用预测值获取患者生存概率，并实现患者风险分层、给出是否接受化疗的建议。本发明能自动实现鼻咽癌患者的预后预测，并全过程实现自动化，避免人工参与。

主权项：1.面向鼻咽癌原发灶和淋巴结核磁共振影像的自动预后系统，其特征在于，包括：数据准备模块，使用2D核磁共振影像、患者生存时间及事件发生与否作为数据，并以患者为单位，将一名患者所有的核磁共振影像放入一个文件夹中，用以在训练时能同时处理所有图像；分割模块，用于对数据准备模块获得的数据进行处理，该分割模块由改进的U-Net分割网络构成，用以自动勾画核磁共振影像中的鼻咽癌原发灶和淋巴结，其中改进的U-Net分割网络对特征提取后尺度最小、通道数最多的特征图去除其边界中的异常像素点，并通过边界控制块减少非同类像素间的特征传播，从而加强同类像素间的特征传播，使得网络对于多种目标的学习更佳；特征共享模块，由扩张卷积组构成，其输入为分割模块获得的各层特征图，利用扩张卷积组对多尺度深度特征降维但维持尺度不变；数据处理模块，使用分割模块生成的预测图与数据准备模块获得的核磁共振影像进行掩膜策略，具体是去除核磁共振影像中的非病灶，维持核磁共振影像中的病灶显示，得到病灶图；预后模块，用于对数据处理模块获得的病灶图和特征共享模块处理后的特征图进行处理，该预后模块由U-Net的编码器、Transformer和全连接层搭建，其依靠U-Net的编码器对病灶图进行下采样，并与每一层的特征图连接，在最后一层中送入Transformer中，构建全局上下文，然后送入全连接层处理，得到预测值，最后使用预测值获取患者生存概率，并实现患者风险分层、给出是否接受化疗的建议。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华南理工大学 面向鼻咽癌原发灶和淋巴结核磁共振影像的自动预后系统

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