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申请/专利权人：中国医学科学院肿瘤医院
申请日：2024-04-28
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262929A
主分类号：G16H50/70
分类号：G16H50/70;G16H30/40;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/0464;G06T7/11
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种局部进展期胃癌新辅助化疗的疗效预测方法及系统，涉及生物医学技术领域，包括获取历史通过多b值非高斯弥散MRI采集图像数据与对应的预后图像数据，得到不同b值对应的信号强度数据，结合弥散模型获取影响因素；选取肿瘤组织图像提取感兴趣区域，进一步数据标注与增强得到标签集；建立深度感知网络，以预后图像数据作为训练集，将标签集与训练集输入深度感知网络划分疗效等级；根据影响因素与疗效等级建立数据集，构建CNN‑LSTM预测模型，使用数据集对CNN‑LSTM预测模型进行优化，得到最优模型，通过最优模型评估化疗疗效等级。本发明结合不同弥散模型参数与神经网络，提高了新辅助化疗疗效预测精准度。
主权项：1.一种局部进展期胃癌新辅助化疗的疗效预测方法，其特征在于，包括：获取历史通过多b值非高斯弥散MRI采集局部进展期的图像数据与对应的按照周期采集的预后图像数据，按照预置的b值序列划分所述图像数据，得到与各b值对应的信号强度数据；根据所述信号强度数据结合体素内不相干运动模型、扩散峰度模型获取体素相关参数、扩散相关参数；将体素相关参数、扩散相关参数作为影响因素；选取所述预后图像数据分割的最优灰度阈值，根据所述最优灰度阈值提取感兴趣区域，对所述感兴趣区域分别进行灰度分割与梯度分割，进一步利用双峰迭代算法进行二值分割，得到灰度二值图与梯度二值图；合并形成分割候选区，对所述分割候选区进行分块处理，进一步进行数据标注与增强，得到标签集；建立深度感知网络，以所述预后图像数据作为训练集，将所述标签集与训练集输入所述深度感知网络获取肿瘤区域与纤维化区域，划分疗效等级；对所述影响因素与所述疗效等级进行预处理，建立数据集，同时构建CNN-LSTM预测模型，设置模型初始参数值，使用数据集对所述CNN-LSTM预测模型进行超参数优化，得到最优模型，通过所述最优模型评估待预测图像的化疗疗效等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院肿瘤医院 一种局部进展期胃癌新辅助化疗的疗效预测方法及系统
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