[发明专利]一种肝脏淋巴瘤病灶勾画方法、系统及计算机可读介质

权利要求书

1.一种肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，包括：

获取肝脏的正常CT图像集与异常CT图像集；

基于所述正常CT图像集与异常CT图像集构建肝脏淋巴瘤病灶所对应的特征模型；

将所述特征模型映射于预先分割所形成的包含病灶的特征样本，以根据所述特征样本所形成的映射灰度值确定所述特征样本中所包含肝脏淋巴瘤病灶的影像组学特征。

2.根据权利要求1所述的肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，所述获取肝脏的正常CT图像集与异常CT图像集，包括：

获取正常腹部骨盆CT图像集与异常腹部骨盆CT图像集；

基于所述正常腹部骨盆CT图像集与异常腹部骨盆CT图像集分别确定包含完整肝脏的CT图像集，以分别作为健康肝脏的正常CT图像集与淋巴瘤病灶的异常CT图像集。

3.根据权利要求2所述的肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，所述基于所述正常CT图像集与异常CT图像集构建肝脏淋巴瘤病灶所对应的特征模型，包括：

基于所述正常腹部骨盆CT图像集与异常腹部骨盆CT图像集确定正常初始图像集与异常初始图像集；

对所述正常初始图像集与异常初始图像集进行预处理，分别得到正常CT图像集与异常CT图像集，以基于所述正常CT图像集与异常CT图像集构建肝脏淋巴瘤病灶所对应的特征模型。

4.根据权利要求3所述的肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，所述对所述正常初始图像集与异常初始图像集进行预处理，包括：

对所述正常初始图像集与异常初始图像集执行三维中值滤波，分别得到三维中值滤波后的图像集；

将所述三维中值滤波后的图像集分别进行归一化操作，并勾画得到正常CT图像集与异常CT图像集。

5.根据权利要求3所述的肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，所述基于所述正常CT图像集与异常CT图像集构建肝脏淋巴瘤病灶所对应的特征模型，包括：

将所述勾画得到正常CT图像集与异常CT图像集所分别包含的图像进行灰度特征运算以构建初始特征模型；

对初始特征模型进行优化处理，得到优化后的初始特征模型，以作为肝脏淋巴瘤病灶所对应的特征模型。

6.根据权利要求5所述的肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，所述对所述初始特征模型进行优化处理，得到优化后的初始特征模型，包括：

将初始特征模型所对应的参数输入优化函数以计算出优化后的参数，并基于所述优化后的参数构建得到优化后的特征模型；

所述优化函数为：

其中，参数fTDV为肝脏的总疾病量(Total Disease Volume-TDV)的估计值，参数TDV_t为肝脏的总疾病量(Total Disease Volume-TDV)的真实值，该真实值是由病灶的体积乘以正常人体的肝脏灰度均值与异常人体的肝脏灰度均值的差得到的，参数d(I(υ))为异常CT图像集所包含的图像，参数υ为肝脏的体素，参数I为异常CT图像集所包含的图像的灰度均值，参数A(υ)为肝脏的轮廓区域，参数m_d,s_d为特征模型参数优化后的结果。

7.根据权利要求1所述的肝脏淋巴瘤病灶勾画方法，其特征在于，所述预先分割所形成的包含病灶的特征样本基于U-Net神经网络模型予以确定，包括如下逻辑：

将所述正常CT图像集在U-Net神经网络模型中训练，得到训练后的U-Net神经网络模型；

基于所述训练后的U-Net神经网络模型对异常初始图像集中的肝脏区域进行分割，得到分割所形成的包含病灶的特征样本，所述特征样本为具淋巴瘤病灶的肝脏样本。