基于ADC图像的肿瘤预后特征评估的方法和装置
摘要文本
本发明公开了基于ADC图像的肿瘤预后特征评估的方法和装置，属于医学图像处理领域。该方法包括：获取治疗前后肿瘤的T2图像、高b值DWI图像和b值为0的DWI图像，通过边缘偏离度算法，配准并合并三幅高b值DWI图像，得到DWI合成图像，根据DWI合成图像，生成ADC图像，根据T2图像、DWI合成图像、b值为0的DWI图像和ADC图像，得到治疗前后肿瘤的ADC图像中的第一高信号区域和第二高信号区域，根据治疗前后肿瘤的第一高信号区域，确定幅度校正系数，根据幅度校正系数、治疗前后肿瘤的第二高信号区域，确定ADC评估值，据此评估肿瘤预后的特征。本发明能够精准地为术后无明显体积变化的肿瘤预后评估提供依据。
申请人信息
- 申请人:北京智源人工智能研究院
- 申请人地址:100084 北京市海淀区成府路150号5层501号
- 发明人: 北京智源人工智能研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于ADC图像的肿瘤预后特征评估的方法和装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311752341.X |
| 申请日 | 2023/12/19 |
| 公告号 | CN117422722A |
| 公开日 | 2024/1/19 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 北京智源人工智能研究院 |
| 发明人 | 李鹏宇 |
| 地址 | 北京市海淀区成府路150号5层501号 |
专利主权项内容
1.一种基于ADC图像的肿瘤预后特征评估的方法，其特征在于，包括：获取针对治疗前肿瘤的T2图像和第一DWI图像，其中，所述第一DWI图像包括：沿读出方向、相位方向和选层方向施加扩散梯度得到的三幅高b值第一DWI图像和未施加扩散梯度得到的b值为0的第一DWI图像；根据所述b值为0的第一DWI图像，通过边缘偏离度算法，对所述三幅高b值第一DWI图像进行形变配准；合并形变配准后的三幅高b值第一DWI图像，得到第一DWI合成图像；根据所述第一DWI合成图像和所述b值为0的第一DWI图像，生成第一ADC图像；根据治疗前肿瘤的T2图像、所述第一DWI合成图像、所述b值为0的第一DWI图像和所述第一ADC图像，得到针对治疗前肿瘤的所述第一ADC图像中的第一高信号区域和第二高信号区域；获取针对治疗后肿瘤的T2图像和第二DWI图像，其中，所述第二DWI图像包括：沿读出方向、相位方向和选层方向施加扩散梯度得到的三幅高b值第二DWI图像和未施加扩散梯度得到的b值为0的第二DWI图像；根据所述b值为0的第二DWI图像，通过边缘偏离度算法，对所述三幅高b值第二DWI图像进行形变配准；合并形变配准后的三幅高b值第二DWI图像，得到第二DWI合成图像；根据所述第二DWI合成图像和所述b值为0的第二DWI图像，生成第二ADC图像；根据治疗后肿瘤的T2图像、所述第二DWI合成图像、所述b值为0的第二DWI图像和所述第二ADC图像，得到针对治疗后肿瘤的所述第二ADC图像中的第一高信号区域和第二高信号区域；根据治疗前肿瘤的所述第一ADC图像中的第一高信号区域和治疗后肿瘤的所述第二ADC图像中的第一高信号区域，确定幅度校正系数；根据所述幅度校正系数、治疗前肿瘤的所述第一ADC图像中的第二高信号区域和治疗后肿瘤的所述第二ADC图像中的第二高信号区域，确定ADC评估值；根据所述ADC评估值，对肿瘤预后的特征进行评估。 马 克 数 据 网