【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗保健信息处理，特别涉及基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法和系统。
技术介绍
1、目前，癌症治疗反应的判断是临床治疗过程中的重要环节。传统的判断方法主要基于医生对肿瘤大小和形态的观察，具有一定的主观性和误差。随着医学影像技术的发展，影像组学成为一种新兴的技术手段，通过对医学影像进行深入分析和挖掘，能够提取出大量与肿瘤相关的特征信息，为治疗反应的判断提供更为准确和可靠的依据。
2、然而，现有的影像组学技术在判断癌症治疗反应方面仍存在一些问题，如特征提取不全面、判断标准不统一等。因此，开发一种基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法和系统具有重要意义。
3、因此，本专利技术提出基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法和系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法和系统，用以将癌症治疗中的病灶区域影像和深度学习算法结合，搭建出一种针对单个种类癌症病情的治疗反应判断模型，避免了特征提取不全面、判断标准不统一等问题，提高了癌症治疗反应判断的精确度，帮助医生评估患者的治疗反应。
2、本专利技术提供基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，包括：
3、s1：收集具有单一相同种类的癌症病情的大量癌症患者的诊疗案例，作为对应种类癌症病情的诊疗案例集，并在诊疗案例集中提取出大量覆盖诊疗过程的病灶区域影像序列，其中，病灶区域影像序列中的每个病灶区域影像标注有专业医师给出的治疗反应判断信息；
4、s
5、s3：基于治疗反应判断模型和当前患者当前遍历的部分诊疗过程的病灶区域影像序列，获得当前患者的癌症治疗反应判断结果。
6、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，s1：收集具有单一相同种类的癌症病情的大量癌症患者的诊疗案例，作为对应种类癌症病情的诊疗案例集，并在诊疗案例集中提取出覆盖诊疗过程的病灶区域影像序列，包括：
7、s101：收集具有单一相同种类的癌症病情的大量癌症患者的诊疗案例，作为对应种类癌症病情的诊疗案例集；
8、s102：在诊疗案例集中的每个诊疗案例中，提取出在诊断过程获取的第一病灶区域影像序列和在治疗过程中获取的第二病灶区域影像序列；
9、s103：将专业医师针对第一病灶区域影像序列和第二病灶区域影像序列中每个病灶区域影像，给出的治疗反应判断信息标注至第一病灶区域影像序列和第二病灶区域影像序列中的每个病灶区域影像；
10、s104：将每个诊疗案例中的第一病灶区域影像序列和第二病灶区域影像序列拼接，获得对应种类癌症病情的单个病灶区域影像序列，直至获得诊疗案例集中的所有病灶区域影像序列。
11、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，s2：利用大量病灶区域影响序列，搭建出对应种类癌症病情的治疗反应判断模型，包括：
12、基于所有病灶区域影像序列中每个病灶区域影像标注的治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集；
13、基于训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，搭建出对应种类癌症病情的治疗反应判断模型。
14、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，基于所有病灶区域影像序列中每个病灶区域影像标注的治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
15、将每个病灶区域影像序列中最后一个病灶区域影像标注的治疗反应判断信息，当作每个病灶区域影像序列的决策治疗反应判断信息；
16、对所有决策治疗反应判断信息进行分类，获得多个决策治疗反应判断信息种类；
17、判断出属于不同决策治疗反应判断信息种类的病灶区域影像序列数量是否相同，若是，则按照预设比例，将属于每个决策治疗反应判断信息种类的病灶区域影像序列，分别划分为每个决策治疗反应判断信息种类的子训练病灶区域影像集和子测试病灶区域影像集；
18、将所有决策治疗反应判断信息种类的子训练病灶区域影像集汇总，获得训练病灶区域影像集，同时，将所有决策治疗反应判断信息种类的子测试病灶区域影像集汇总，获得测试病灶区域影像集；
19、否则，确定出每个病灶区域影像序列的次决策治疗反应判断信息；
20、基于所有病灶区域影像序列的决策治疗反应判断信息和次决策治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集。
21、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，对所有决策治疗反应判断信息进行分类，获得多个决策治疗反应判断信息种类，包括：
22、对所有决策治疗反应判断信息进行同义关联，获得同义关联结果；
23、基于同义关联结果，获得多个决策治疗反应判断信息种类。
24、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，确定出每个病灶区域影像序列的次决策治疗反应判断信息，包括：
25、以倒序检索的方式，在每个病灶区域影像序列中检索出第一次出现不同于对应决策治疗反应判断信息种类的治疗反应判断信息，作为对应病灶区域影像序列的次决策治疗反应判断信息。
26、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，基于所有病灶区域影像序列的决策治疗反应判断信息和次决策治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
27、在所有病灶区域影像序列的决策治疗反应判断信息中，确定出包含病灶区域影像序列的数量最多的决策治疗反应判断信息种类，作为保留信息种类，并将除保留信息种类以外的决策治疗反应判断信息种类当作非保留信息种类；
28、基于所有病灶区域影像序列的决策治疗反应判断信息中，保留信息种类的所有决策治疗反应判断信息的数量和每个非保留信息种类的所有决策治疗反应判断信息的数量，确定出每个非保留信息种类的补充信息量；
29、基于补充信息量，在所有次决策治疗反应判断信息为对应非保留信息种类的病灶区域影像序列中，筛选出对应非保留信息种类的待补充病灶区域影像序列，并基于每个待补充病灶区域影像序列的次决策治疗反应判断信息，在对应待补充病灶区域影像序列中截取出对应非保留信息种类的补充病灶区域影像序列；
30、对非保留种类的病灶区域影像序列和补充病灶区域影像序列以及保留种类的所有病灶区域影像序列划分，获得训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集。
31、优选的，基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，对非保留种类的病灶区域影像序列和补充病灶区域影像序列以及保留种类的所有病灶区域影像序列划分，获得训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
32、按照预设比例，将属于每个非保留种类的病灶区域影像序列和补充病灶区域影像序列，分别划分为每个非保留种类的子训练病灶区域影像集和子测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，S1：收集具有单一相同种类的癌症病情的大量癌症患者的诊疗案例，作为对应种类癌症病情的诊疗案例集，并在诊疗案例集中提取出覆盖诊疗过程的病灶区域影像序列，包括：
3.根据权利要求1所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，S2：利用大量病灶区域影响序列，搭建出对应种类癌症病情的治疗反应判断模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，基于所有病灶区域影像序列中每个病灶区域影像标注的治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
5.根据权利要求4所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，对所有决策治疗反应判断信息进行分类，获得多个决策治疗反应判断信息种类，包括：
6.根据权利要求4所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，确定出每个病灶区域影像序列的次
7.根据权利要求4所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，基于所有病灶区域影像序列的决策治疗反应判断信息和次决策治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
8.根据权利要求7所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，对非保留种类的病灶区域影像序列和补充病灶区域影像序列以及保留种类的所有病灶区域影像序列划分，获得训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
9.根据权利要求1所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，S3：基于治疗反应判断模型和当前患者当前遍历的部分诊疗过程的病灶区域影像序列，获得当前患者的癌症治疗反应判断结果，包括：
10.基于影像组学特征的癌症治疗反应判断系统，用于执行权利要求1至9中任一一种所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，s1：收集具有单一相同种类的癌症病情的大量癌症患者的诊疗案例，作为对应种类癌症病情的诊疗案例集，并在诊疗案例集中提取出覆盖诊疗过程的病灶区域影像序列，包括：
3.根据权利要求1所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，s2：利用大量病灶区域影响序列，搭建出对应种类癌症病情的治疗反应判断模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，基于所有病灶区域影像序列中每个病灶区域影像标注的治疗反应判断信息，将所有病灶区域影像序列划分为训练病灶区域影像集和测试病灶区域影像集，包括：
5.根据权利要求4所述的基于影像组学特征的癌症治疗反应判断方法，其特征在于，对所有决策治疗反应判断信息进行分类，获得多个决策治疗反应判断信息种类，包括：
6.根据权利要求4所述的基于影像组学特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏亮，王凯，高红祥，亢晶，陈佩瑶，陈洁心，
申请(专利权)人：西安市红会医院西安市骨科研究所，
类型：发明
国别省市：
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