基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法

本发明属于人工智能深度学习领域，特别是涉及一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法。

背景技术：

1、肝细胞癌是我国及全球范围内最常见的肝脏恶性肿瘤之一，对于初诊时因肿瘤负荷过大、血管侵犯或剩余肝体积不足而不可切除的中晚期患者，近年来兴起的转化治疗策略带来了根治性手术的希望。转化治疗通过靶向药物联合免疫检查点抑制剂，在部分患者中可实现肿瘤显著缩小、坏死或降期，从而创造根治性切除的机会。然而，转化治疗的疗效存在显著的个体异质性：部分患者在治疗早期即出现深度的病理学缓解，而另一部分患者即便肿瘤体积尚未明显变化，其内部却已发生血管正常化等微观响应，预示着后续良好的治疗转归。现行临床评价体系主要依赖实体瘤疗效评价标准或其改良版，以肿瘤最大径变化或动脉期增强存活肿瘤的范围作为评判依据。这些基于单一维度尺寸或单期增强程度的评估手段，难以捕捉靶向免疫治疗引发的复杂内部重构过程，尤其对于早期疗效信号的检测灵敏度严重不足，常导致治疗决策的延迟或失误。

2、为突破单纯解剖学评估的局限，基于影像组学的高通量定量分析技术被引入肝癌疗效预测领域，其通过从不同磁共振序列图像中提取大量纹理、形态和功能特征来构建预测模型。然而，现有技术普遍将不同序列来源的特征视为相互独立的并行通道，采用简单拼接或决策级融合的方式加以利用。在肝细胞癌转化治疗的特定场景下，这一假设并不成立：动态增强磁共振所反映的造影剂流入-廓清时间动态特征，与t2加权成像及扩散加权成像所反映的组织固有结构纹理特征，在特征空间中存在深层次的统计耦合关系。靶向药物引起的血管正常化效应往往先于组织坏死出现，表现为增强模式的改变早于纹理特征的改变，但这两类信号在原始特征空间中高度纠缠，一个维度的变化极易被另一个维度的波动所稀释，导致早期疗效的微弱信号被淹没在特征变化的总方差之中。现有方法未能在特征空间内部对增强模式与结构纹理进行主动解耦，这一技术盲区构成了早期疗效评估灵敏度受限的根本原因。

3、更进一步地，转化治疗过程中肿瘤内部并非均匀响应，而是呈现出由不同亚区域生态位构成的时空异质性。高增强活性区、乏血供坏死区以及纤维化过渡区等亚区域，不仅在各自发生体积变化，它们之间的空间拓扑关系也在治疗过程中发生动态重组：坏死区自中心向外扩展，活性区被逐步蚕食，原有的活性区转化为坏死区的同时邻近区域可能出现新的活性灶。这种亚区域之间的转化关系蕴含着比单一亚区域体积变化或整体平均特征更为丰富的疗效信息。然而，现有方法或仅采集单个时间点的静态亚区域特征用于预测，或将治疗前后图像进行整体比较，均未能显式地建模亚区域在空间与时间双重维度上的转化演化过程。将动态图神经网络与亚区域多时间点分析相结合以追踪每个亚区域的演化轨迹，在现有文献中尚属空白。

4、因此，如何在特征空间内实现增强模式与结构纹理的解耦表征，并在此基础上捕获肿瘤亚区域在治疗过程中的时空演化规律，已成为肝细胞癌转化治疗早期疗效精准评估领域亟待突破的核心技术问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法。

2、第一方面，本技术提供了一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法，包括：

3、s1、获取患者在转化治疗前和治疗后至少一个时间点的肝脏磁共振图像，对肝脏磁共振图像进行预处理，得到包含肿瘤区域的多期相动态增强图像块和多序列结构图像块；

4、s2、将多期相动态增强图像块和多序列结构图像块输入预先训练的双分支解耦编码器网络，得到统计独立的增强嵌入特征图和纹理嵌入特征图；其中，双分支解耦编码器网络包括增强编码分支和纹理编码分支，在训练过程中以最小化增强嵌入与纹理嵌入之间的互信息下界作为约束，使增强嵌入特征图与纹理嵌入特征图在统计上相互独立，以分离增强动态特征与组织纹理特征；

5、s3、基于增强嵌入特征图，将肿瘤体素划分为多个增强亚区域，并确定各增强亚区域的体积；基于纹理嵌入特征图，将肿瘤体素划分为多个纹理亚区域，并确定各纹理亚区域的体积；

6、s4、以多个增强亚区域为节点构建增强子空间图，以多个纹理亚区域为节点构建纹理子空间图，在增强子空间图和纹理子空间图中建立第一时间点内的空间邻接边以及第一时间点与第二时间点间的跨时间转化边，形成时间序列图；

7、s5、将时间序列图输入预先训练的图序列编码器，输出增强亚区域从第一时间点到第二时间点的增强转化概率矩阵，以及纹理亚区域从第一时间点到第二时间点的纹理转化概率矩阵；其中，图序列编码器用于对亚区域的空间邻接关系和跨时间转化关系进行编码；

8、s6、根据增强转化概率矩阵和增强亚区域的体积计算增强转化速率，根据纹理转化概率矩阵和纹理亚区域的体积计算纹理转化速率，基于增强转化速率与纹理转化速率的差值生成早期疗效评估结果。

9、第二方面，本技术还提供了一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估系统，用于实现第一方面中所述的方法，该系统包括：

10、多模态影像预处理模块，用于获取患者在转化治疗前和治疗后至少一个时间点的肝脏磁共振图像，对肝脏磁共振图像进行预处理，得到包含肿瘤区域的多期相动态增强图像块和多序列结构图像块；

11、特征解耦编码模块，用于将多期相动态增强图像块和多序列结构图像块输入预先训练的双分支解耦编码器网络，得到统计独立的增强嵌入特征图和纹理嵌入特征图；其中，双分支解耦编码器网络包括增强编码分支和纹理编码分支，在训练过程中以最小化增强嵌入与纹理嵌入之间的互信息下界作为约束，使增强嵌入特征图与纹理嵌入特征图在统计上相互独立，以分离增强动态特征与组织纹理特征；

12、亚区域分割与量化模块，用于基于增强嵌入特征图，将肿瘤体素划分为多个增强亚区域，并确定各增强亚区域的体积；基于纹理嵌入特征图，将肿瘤体素划分为多个纹理亚区域，并确定各纹理亚区域的体积；

13、时空图构建模块，用于以多个增强亚区域为节点构建增强子空间图，以多个纹理亚区域为节点构建纹理子空间图，在增强子空间图和纹理子空间图中建立第一时间点内的空间邻接边以及第一时间点与第二时间点间的跨时间转化边，形成时间序列图；

14、图序列演化编码模块，用于将时间序列图输入预先训练的图序列编码器，输出增强亚区域从第一时间点到第二时间点的增强转化概率矩阵，以及纹理亚区域从第一时间点到第二时间点的纹理转化概率矩阵；其中，图序列编码器用于对亚区域的空间邻接关系和跨时间转化关系进行编码；

15、疗效评估生成模块，用于根据增强转化概率矩阵和增强亚区域的体积计算增强转化速率，根据纹理转化概率矩阵和纹理亚区域的体积计算纹理转化速率，基于增强转化速率与纹理转化速率的差值生成早期疗效评估结果。

16、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中的一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法。

17、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中的一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法。

18、上述的一种基于磁共振成像的肝细胞癌转化治疗疗效早期评估方法，通过预先训练的双分支解耦编码器网络，在互信息下界最小化约束下将多期相动态增强图像与多序列结构图像映射为统计独立的增强嵌入特征图与纹理嵌入特征图，从而将传统方法中相互纠缠的造影剂动态特征与组织纹理特征在特征空间内主动分离；在解耦表征基础上，分别对增强嵌入和纹理嵌入进行亚区域划分，并以各亚区域为节点、以空间邻接关系和跨时间体素转化关系为边，构建同时承载空间拓扑与时间演化信息的时间序列图；继而利用图序列编码器对空间邻接边和跨时间转化边进行联合编码，独立输出增强亚区域转化概率矩阵与纹理亚区域转化概率矩阵，分别捕捉血管效应驱动下的增强模式重分布与组织坏死驱动下的纹理模式重分布；最后以体积加权的增强转化速率与纹理转化速率之差作为早期疗效定量指标。该方案通过“特征空间解耦—独立亚区域演化建模—转化速率差异量化”的技术路径，使血管正常化效应与组织坏死效应在各自独立的子空间中被分别追踪与比较，从而实现对肝细胞癌转化治疗早期响应的灵敏检测，克服了现有方法因特征纠缠导致的早期微弱疗效信号被稀释、无法区分响应来源与扩散方向的技术缺陷。