[发明专利]一种肿瘤区域标注方法、系统、装置及可读存储介质

说明书

本发明涉及一种肿瘤区域标注方法、系统、装置及计算机可读存储介质，所述肿瘤区域标注方法包括以下步骤：采集待检测对象的DICOM序列数据及肿瘤标签信息，将所述DICOM序列数据映射为标准摄取值图像序列；根据所述标准摄取值图像序列及所述标签信息，获取肿瘤区域的像素区域大小，根据所述肿瘤区域的像素区域大小在标准摄取值图像序列上搜索，得到三维像素邻域内真实的标准摄取值对应的像素位置；将所述真实的标准摄取值对应的像素位置作为种子点，在设定阈值的范围内进行3D区域生长，得到最终的肿瘤区域。本发明所述肿瘤区域标注方法，提高了肿瘤区域标注的准确度、降低了肿瘤区域标注的时间成本和人工成本。

技术领域

本发明涉及肿瘤标注技术领域，尤其涉及一种肿瘤区域标注方法、系统、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

计算机断层扫描图像主要反映的是成像对象的解剖结构，具有分辨率高等特点，但并不能反映成像对象的功能成像；PET(正电子发射计算机断层显像)成像惟一可在活体上显示生物分子代谢、受体及神经介质活动的新型影像技术，现已广泛用于多种疾病诊断、病情判断、疗效评价、脏器功能研究和新药开发等方面。

PET成像能够定量地反映成像对象的代谢情况，因其成像原理具有灵敏度高、特异性高、全身显像和安全性好等特点；PET图像中精准的肿瘤分割是临床肿瘤手术以及放射治疗中的关键步骤，但是PET图像具有空间分辨率低，边缘模糊，以及异质性等缺点，这些都给PET图像的精确分割带来了巨大的阻碍。

而基于AI算法的肿瘤分割需要大量的标注数据，人工标注方法需要有经验的医生或者放射肿瘤学家来标注，耗时耗力，使得标注的时间和人工成本较高，并且不同的标注者给出的分割结果之间会有差异，更为甚者，由于人工标注的主观性，同一标注者在不同时刻对同一图像给出的分割结果之间也存在差异，这些情形都会给标注的数据造成影响，使得标注的准确度较低，从而影响后续的AI算法进行模型训练。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种肿瘤区域标注方法、系统、装置及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中肿瘤区域标注的准确度较低及时间、人工成本较高的问题。

本发明提供一种肿瘤区域标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待检测对象的DICOM序列数据及肿瘤标签信息，将所述DICOM序列数据映射为标准摄取值图像序列；

根据所述标准摄取值图像序列及所述标签信息，获取肿瘤区域的像素区域大小，根据所述肿瘤区域的像素区域大小在标准摄取值图像序列上搜索，得到三维像素邻域内真实的标准摄取值对应的像素位置；

将所述真实的标准摄取值对应的像素位置作为种子点，在设定阈值的范围内进行3D区域生长，得到最终的肿瘤区域。

本发明一个实施例中，将所述DICOM序列数据映射为标准摄取值图像序列，具体包括，

将所述DICOM序列数据进行逐像素转换，得到对应的标准摄取值图像序列。

本发明一个实施例中，所述肿瘤区域标注方法还包括，通过标准摄取值转换公式获取标准摄取值图像序列中的标准摄取值，所述标准摄取值转换公式为其中，SUV为标准摄取值图像序列中的标准摄取值，AAIR为感兴趣区域内的平均放射性活度，ID为注入待检测对象体内的放射性药物剂量，W为待检测对象的体重。

本发明一个实施例中，所述肿瘤区域标注方法还包括，通过平均放射性活度计算公式获取所述感兴趣区域内的平均放射性活度，所述平均放射性活度计算公式为AAIR＝PV×ISF+IIF；其中，PV为像素位置的像素值，ISF、IIF分别为DICOM序列数据中的缩放斜率和截距。

本发明一个实施例中，根据所述标准摄取值图像序列及所述标签信息，获取肿瘤区域的像素区域大小，具体包括，