[发明专利]转移结果评估方法、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种转移结果评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标结构的医学影像；所述医学影像包括至少两种模态的医学影像和所述目标结构在各模态医学影像中的分割掩模；

若所述医学影像包括平扫医学影像和增强医学影像，则从所述平扫医学影像中提取所述目标结构的第一体素平均值、从所述增强医学影像中提取所述目标结构的第二体素平均值、从所述增强医学影像中提取所述目标结构的影像组学特征；从所述影像组学特征中筛选第一目标描述特征；将所述第一体素平均值与所述第二体素平均值之差、所述第一目标描述特征确定为所述目标结构的综合特征值；所述第一目标描述特征表示与所述目标结构实际特征之间的相关度大于第一预设阈值的特征；或者，

分别提取各模态医学影像中目标结构的影像组学特征，得到第一影像组学特征和第二影像组学特征；将所述第一影像组学特征与所述第二影像组学特征之间的各特征差值，与影像组学特征标签进行对比，确定各特征差值与影像组学特征标签之间的相关度；将所述相关度中大于第二预设阈值的特征差值、第二目标描述特征确定为所述目标结构的综合特征值；所述第二目标描述特征表示所述第二影像组学特征中与所述目标结构实际特征之间的相关度大于预设临界值的特征；

根据所述目标结构的综合特征值评估所述目标结构的转移结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述影像组学特征中筛选第一目标描述特征，包括：

将影像组学标签与所述影像组学特征进行对比，确定所述影像组学特征与所述影像组学标签之间的相关度；所述影像组学标签为预先根据目标结构病理诊断结果获得的标签；

将所述影像组学特征中相关度大于所述第一预设阈值的特征确定为所述第一目标描述特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从所述平扫医学影像中提取所述目标结构的第一体素平均值、从所述增强医学影像中提取所述目标结构的第二体素平均值，包括：

根据所述目标结构在所述平扫医学影像中的分割掩模，从所述平扫医学影像中提取所述目标结构的第一体素平均值；根据所述目标结构在增强医学影像中的分割掩模，从增强医学影像中提取所述目标结构的第二体素平均值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标结构的综合特征值评估所述目标结构的转移结果，包括：

将所述目标结构的综合特征值输入至转移分类器中，得到所述目标结构的转移结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述转移分类器的训练过程包括：

获取多个结构的样本医学图像、各所述结构的样本医学图像对应的各结构的转移结果；

根据所述多个结构的样本医学图像和所述各结构的转移结果，对初始转移分类器进行训练，得到所述转移分类器。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述影像组学特征包括所述目标结构的一阶统计特征、形状特征、灰度共生矩阵、灰度级长矩阵、灰度及带矩阵、邻域灰度差分矩阵和灰度独立矩阵中至少一个。