基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统技术方案

本发明专利技术属于医学图像处理领域，提供了一种基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统，包括数据采集模块，被配置为采集患者超声检测图像、患者基础信息以及患者基础疾病信息；图像处理模块，被配置为基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级；治疗手段风险评估模块，被配置为基于甲状腺癌的危险等级结果、患者基础信息以及患者基础疾病信息进行治疗手段的风险评估；治疗手段确定模块，被配置为根据治疗手段的风险评估结果分析，确定治疗手段。本发明专利技术根据老年人的超声影像以及老年人的基础身体状况进行综合分析，通过权衡三种不同治疗方式的利弊，为病人提供更加个体化的精准诊疗选择。的精准诊疗选择。的精准诊疗选择。

【技术实现步骤摘要】
基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统


[0001]本专利技术属于医学图像处理
，具体涉及一种基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]甲状腺癌的发病率与检出率快速增长，是目前发病率增长最快的恶性肿瘤。甲状腺癌已经成为世界范围内的常见肿瘤，主要是分化型甲状腺癌(differentiated thyroid carcinoma,DTC)，尤其是乳头状甲状腺癌(papillary thyroid carci
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noma,PTC)，其发病率总体随年龄上升而呈增高趋势。一般多认为年龄与甲状腺癌预后相关，年龄越大，预后越差。目前，老年人群的甲状腺癌管理未予足够重视。老年人群甲状腺癌的流行病学和临床特点都与普通成人有所不同，尤其是老年人基础疾病多，预后差，手术风险高，促甲状腺激素抑制治疗的不良反应发生率高，这些都决定了老年人甲状腺癌管理的难度显著高于普通成人。管理老年甲状腺癌病人时，如何权衡治疗决策的利弊是临床难点。在指南与共识大量涌现的今天，关于老年甲状腺癌的规范性诊治，迄今尚无权威机构发布相关指导意见和建议。
[0004]目前针对甲状腺疾病主要的治疗方式有三种，积极观察、热消融以及手术治疗。积极观察(active surveillance,AS)考虑到PTC的发病率高、死亡率低、进展缓慢等特点，已有多个中心对低危PTC尤其是甲状腺微小乳头状癌(papillary thyroid microcarcinoma,PTMC)实施AS，即诊断后不立即手术而转为积极地观察病情变化，直至疾病出现明显进展后转为手术。热消融已经广泛应用于肿瘤的治疗，包括肝癌、肾癌和骨癌以及乳腺和头颈部软组织肿瘤。老年人群通常基础健康状况差，低危PTMC者更适合AS，热消融可能更具有一定应用价值。但应注意，老年甲状腺癌病人分化程度低、淋巴结和远处转移率高，因此消融术前应严格评估肿瘤残留、淋巴结转移和肿瘤复发的风险。
[0005]目前，手术仍然是甲状腺癌治疗的传统一线治疗方案，但老年甲状腺癌病人是否实施手术治疗以及手术方式的选择，需要建立在综合的疾病严重度和预后评估的基础之上。

技术实现思路

[0006]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统，本专利技术根据老年人的超声影像以及老年人的基础身体状况进行综合分析，通过权衡三种不同治疗方式的利弊，为病人提供更加个体化的精准诊疗选择，同时节省不必要的花费和手术治疗，有重要的临床意义和经济效益。
[0007]根据一些实施例，本专利技术的第一方案提供了一种基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，采用如下技术方案：
[0008]基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，包括：
[0009]数据采集模块，被配置为采集患者超声检测图像、患者基础信息以及患者基础疾病信息；
[0010]图像处理模块，被配置为基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级；
[0011]治疗手段风险评估模块，被配置为基于甲状腺癌的危险等级结果、患者基础信息以及患者基础疾病信息进行治疗手段的风险评估；
[0012]治疗手段确定模块，被配置为根据治疗手段的风险评估结果分析，确定治疗手段。
[0013]进一步地，所述患者基础信息包括身高、体重、年龄、基本体检信息以及生活习惯。
[0014]进一步地，所述患者基础疾病信息是患者自身的基础疾病。
[0015]进一步地，所述基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级，包括：
[0016]根据患者超声检测图像利用深度分割网络进行分割，得到病灶分割结果；
[0017]基于病灶分割结果计算肿瘤面积，分析形状是否规则；
[0018]根据形状是否规则，结合肿瘤位置，确定是否为高危型肿瘤。
[0019]进一步地，所述根据形状是否规则，结合肿瘤位置，确定是否为高危型肿瘤，具体为：
[0020]如果形状不规则，且肿瘤位置处于易外溢的位置，则确定为高危型肿瘤；
[0021]如果形状规则，且肿瘤位置不处于易外溢的位置，则确定为非高危型肿瘤，采用积极观察的治疗手段。
[0022]进一步地，基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级采用预先训练好的分类卷积神经网络进行判断，所述分类卷积神经网络，包括面积计算模块、形状注意力模块、以及位置注意力模块；
[0023]所述面积计算模块采用深度分割网络，具体为Unet或者deeplab基础分割网络；
[0024]所述形状注意力模块通过计算的面积设置一个圆，然后计算肿瘤面积占圆的比例，比例越大说明形状越规则，比例越小说明形状越不规则；
[0025]所述位置注意力模块基于强化学习的方法，设置危险点，通过训练移动距离，当距离移动至危险点时给予正反馈，没在危险点是给予负反馈。
[0026]进一步地，所述基于甲状腺癌的危险等级结果、患者基础信息以及患者基础疾病信息进行治疗手段的风险评估，包括：
[0027]如果甲状腺癌的危险等级结果为高危型肿瘤，则判断肿瘤面积大小；
[0028]如果肿瘤面积过大，则根据患者基础信息确定患者是否存在高危因素；
[0029]如果存在高危因素，则根据患者基础疾病信息确定患者是否存在高危基础病种；
[0030]如果存在高危病种，则采用积极观察的治疗手段。
[0031]进一步地，如果肿瘤面积过小，则采用热消融的治疗手段。
[0032]进一步地，如果不存在高危病种，则采用手术治疗手段。
[0033]根据一些实施例，本专利技术的第二方案提供了一种第一方案所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估的评估方法，采用如下技术方案：
[0034]如第一方案所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统的评估方法，包括：
[0035]采集患者超声检测图像、患者基础信息以及患者基础疾病信息；
[0036]基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级；
[0037]基于甲状腺癌的危险等级结果、患者基础信息以及患者基础疾病信息进行治疗手段的风险评估；
[0038]根据治疗手段的风险评估结果分析，确定治疗手段。
[0039]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0040]本专利技术提供一种基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估方法及系统，其根据老年人的超声影像以及老年人的基础身体状况进行综合分析，通过权衡三种不同治疗方式的利弊，为病人提供更加个体化的精准诊疗选择，同时节省不必要的花费和手术治疗，有重要的临床意义和经济效益。
附图说明
[0041]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0042]图1是本专利技术实施例所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，其特征在于，包括：数据采集模块，被配置为采集患者超声检测图像、患者基础信息以及患者基础疾病信息；图像处理模块，被配置为基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级；治疗手段风险评估模块，被配置为基于甲状腺癌的危险等级结果、患者基础信息以及患者基础疾病信息进行治疗手段的风险评估；治疗手段确定模块，被配置为根据治疗手段的风险评估结果分析，确定治疗手段。2.如权利要求1所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，其特征在于，所述患者基础信息包括身高、体重、年龄、基本体检信息以及生活习惯。3.如权利要求1所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，其特征在于，所述患者基础疾病信息是患者自身的基础疾病。4.如权利要求1所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，其特征在于，所述基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级，包括：根据患者超声检测图像利用深度分割网络进行分割，得到病灶分割结果；基于病灶分割结果计算肿瘤面积，分析形状是否规则；根据形状是否规则，结合肿瘤位置，确定是否为高危型肿瘤。5.如权利要求4所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，其特征在于，所述根据形状是否规则，结合肿瘤位置，确定是否为高危型肿瘤，具体为：如果形状不规则，且肿瘤位置处于易外溢的位置，则确定为高危型肿瘤；如果形状规则，且肿瘤位置不处于易外溢的位置，则确定为非高危型肿瘤，采用积极观察的治疗手段。6.如权利要求4所述的基于多模态组学老年人甲状腺癌治疗手段评估系统，其特征在于，基于患者超声检测图像确定甲状腺癌的危险等级采用预先训练好的分类卷积神经网络进行判断，所述分类卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘治，曹艳坤，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：