基于影像组学的肝癌复发早期筛查系统的制作方法

本发明涉及医学影像处理，尤其涉及基于影像组学的肝癌复发早期筛查系统。

背景技术：

1、随着肝脏外科技术与围手术期管理水平的提升，肝癌根治性切除术已成为早期肝细胞癌的首选治疗手段，但术后两年内复发率仍高达40%至60%，复发监测是决定患者预后的关键环节。目前，主流的临床随访模式通常配备固定的影像随访计划，即术后1、3、6个月及此后每3至6个月进行一次增强ct或mri检查，并依托甲胎蛋白等肿瘤标志物检验进行辅助筛查，在一定程度上实现了术后复发的定期监测；

2、然而，现有的肝癌术后随访技术在实际应用中仍存在诸多缺陷。首先，在特征提取层面，现有模式仅依据影像上肉眼可见的结节病灶进行复发判定，缺乏对couinaud八段分区下脂肪沉积、铁沉积、门脉供血、瘤缘距离及血供距离等肝段级微环境特征的量化提取，亦无法刻画各肝段特征随随访时相的纵向演化趋势。其次，在复发类型判别层面，现有模式未对肝内转移型与新生癌变型两类复发在播散路径上的差异加以区分，原发瘤影像特征、微血管侵犯状态与残肝再生速率等异构信息缺乏统一的融合判别通道，难以将复发类型先验与复查范围的选择相互关联。再次，在随访强度设定层面，现有随访普遍采用与个体复发演化速率无关的固定间隔，随访间隔与肿瘤倍增速度之间缺乏量化联动。此外，现有模式缺乏将本轮复查结果回写并驱动下一轮筛查的闭环机制，复查所获数据难以持续参与后续判定。

3、因此，如何提供基于影像组学的肝癌复发早期筛查系统是本领域技术人员需要解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出基于影像组学的肝癌复发早期筛查系统，本发明充分融合多时相影像库构建、肝段级微环境特征矩阵生成、双流反转耦合的复发类型先验判别、gompertz混沌调制的纵向动力学外推、生态位风险评分与定向筛查闭环等关键步骤，构建了具备复发风险时序量化感知、复发类型差异化判别、特征倍增时间动态测度、肝段级风险热图可视化表达与随访周期自适应调整的全周期复发监测流程，实现了在肝癌术后随访场景下对微环境演化异常的精准感知、复发类型的早期区分与复查资源的定向投放。本发明具备肝段微环境表达能力深、复发类型判别精度高、动力学外推前瞻性强、随访调度机制灵活等优点，能够显著提升早期复发检出率、复发检出提前时间与再根治性治疗转化率，从而有效解决现有技术中微环境特征缺失、复发类型不分、随访强度一刀切与复查范围盲目扩大等问题。

2、根据本发明实施例的基于影像组学的肝癌复发早期筛查系统，包括如下模块：

3、数据采集模块，用于采集患者多模态医学数据并标准化处理，生成多时相影像库；

4、肝段栅格模块，用于依据couinaud八段法将肝脏划分，逐段提取脂肪沉积、瘤缘距离、血供距离及再生斜率特征，生成肝段级微环境特征矩阵，并将各肝段轮廓保存，得到肝段空间掩膜图；

5、复发类型先验模块，用于提取原发瘤影像特征列表、微血管侵犯状态及残肝再生速率序列并输入双流注意力融合网络，得到复发类型先验向量，输出肝内转移型概率与新生癌变型概率，所述双流注意力融合网络包括双流特征提取模块和反转耦合跨模态桥模块，反转耦合跨模态桥模块中嵌入跨模态共振融合机制；

6、纵向动力学模块，用于逐肝段提取特征值并输入改进gompertz模型，得到特征倍增时间和预期特征值，所述改进gompertz模型包括状态初始化模块、动力学演化模块、反转耦合先验注入模块和外推偏差计算模块，所述反转耦合先验注入模块中嵌入混沌调制先验机制，并根据实测影像生成实测偏差量序列；

7、生态位判定模块，用于将肝段级微环境特征矩阵、复发类型先验向量及预期特征值与实测偏差量序列融合，计算复发概率得分，映射至肝段空间掩膜图生成生态位风险热图，并判定各肝段预警等级标签；

8、筛查调度模块，用于当预警等级标签为高危时，利用风险热图生成复查指令，并按肝内转移型概率与新生癌变型概率选取对应肝段下发复查，结合特征倍增时间调整随访周期，生成动态随访计划表，驱动下一轮筛查。

9、可选的，所述数据采集模块的工作过程包括：

10、采集患者术前增强ct/mri及多模态医学数据，所述多模态医学数据包括术后随访的各时相影像及临床检验数据；

11、以患者术前增强ct/mri为配准基准，将所述各时相影像通过刚性配准与非刚性配准依次映射至同一解剖坐标系，消除各时相影像间的体位偏移；

12、对配准后的各时相影像逐层采用z-score标准化公式将灰度值映射至均值为0、标准差为1的标准分布，统一各时相影像的灰度量纲；

13、将标准化处理后的各时相影像按患者编号与采集时间先后排序存储，与患者术前增强ct/mri共同生成多时相影像库。

14、可选的，所述肝段栅格模块的工作过程包括：

15、读取多时相影像库中患者术前增强ct/mri的肝脏影像，依据couinaud八段法以肝静脉和门静脉分支为分界标记，将肝脏划分成八个肝段区域；

16、遍历八个肝段区域，逐段测量肝段内脂肪的信号强度比值作为脂肪沉积，测量肝段内磁化率敏感信号强度作为铁沉积，测量肝段内门静脉分支供血流量占全肝供血流量的比例作为门脉供血，测量肝段边缘与原发瘤边缘之间的最短距离作为瘤缘距离，测量肝段中心与肝内主要供血血管之间的最短路径长度作为血供距离，并对各肝段在术前及术后随访各时相间的特征变化作线性拟合，取拟合斜率作为再生斜率特征；

17、将各肝段的脂肪沉积、铁沉积、门脉供血、瘤缘距离、血供距离及再生斜率特征按肝段编号排列成行，六项特征按固定顺序拼接为特征行，全部肝段的特征行纵向堆叠，生成肝段级微环境特征矩阵；

18、将八个肝段区域的轮廓逐层勾画为二值掩膜并按肝段编号标注掩膜取值，生成肝段空间掩膜图。

19、可选的，所述复发类型先验模块的工作过程包括：

20、从多时相影像库中提取原发瘤所在肝段的影像，测量原发瘤的最大径、边缘形态及动脉期强化程度，汇总为原发瘤影像特征列表；

21、从临床检验数据中读取病理报告记录的微血管侵犯状态，从各时相的残肝体积测量值中计算相邻时相间体积变化率并按时相排列，得到残肝再生速率序列；

22、将原发瘤影像特征列表输入双流特征提取模块的影像流，将微血管侵犯状态及残肝再生速率序列输入双流特征提取模块的临床流，两条数据流各自提取特征后输出双流特征；

23、将双流特征输入反转耦合跨模态桥模块，由跨模态共振融合机制将影像流特征与临床流特征逐维相乘并以反转权重交叉注入对侧流，迭代耦合后输出融合特征向量；

24、将融合特征向量经全连接层映射为三维向量，经softmax归一化后作为肝内转移型概率与新生癌变型概率，第三维作为复发类型先验向量输出。

25、可选的，所述纵向动力学模块的工作过程包括：

26、读取多时相影像库中各肝段在各随访时间点的影像，逐肝段逐时相提取脂肪沉积、瘤缘距离、血供距离及再生斜率的数值，按随访时间先后排列，得到各肝段的组学特征值序列；

27、将各肝段最早随访时间点的特征值作为初始特征值，设定生长上限参数与增长率参数，在动力学演化模块中构建以时间为自变量、特征值为因变量的gompertz生长方程；

28、将复发类型先验向量中的肝内转移型概率与新生癌变型概率输入logistic混沌映射，以生成的混沌序列逐时相调制增长率参数，将调制后的参数注入gompertz生长方程，得到调制后的演化方程；

29、沿随访时间轴逐点求解调制后的演化方程，将方程解作为各随访时间点的预期特征值，将预期特征值增至初始特征值两倍所需的时间作为特征倍增时间；

30、计算各随访时间点上预期特征值与从实测影像中提取的实测特征值之差，按随访时间先后排列，生成预期和实测偏差量序列。

31、可选的，所述生态位判定模块的工作过程包括：

32、读取肝段级微环境特征矩阵中各肝段对应的特征行，读取复发类型先验向量及各肝段的预期特征值与预期和实测偏差量序列，将同一肝段的三路数据首尾拼接，得到各肝段的融合输入向量；

33、将各肝段的融合输入向量输入全连接层，经加权求和与非线性激活后输出单一数值，采用sigmoid函数将所述数值映射至0至1区间，得到各肝段的复发概率得分；

34、将各肝段的复发概率得分与预设的高危阈值、中危阈值比较，复发概率得分不低于高危阈值的肝段判定等级标签为高危，不低于中危阈值且低于高危阈值的肝段判定等级标签为中危，低于中危阈值的肝段判定等级标签为低危；

35、将各肝段的复发概率得分按肝段编号填充至肝段空间掩膜图中对应取值的掩膜区域，按复发概率得分高低对掩膜区域赋色，生成肝段级复发生态位风险热图。

36、可选的，所述筛查调度模块的工作过程包括：

37、逐轮读取生态位判定模块输出的各肝段等级标签，当存在预警等级标签为高危的肝段时，触发定向复查流程；

38、读取肝段级复发生态位风险热图，从中选取复发概率得分最高的肝段，将该肝段的编号、复查时相及影像模态封装为定向影像复查指令；

39、比较复发类型先验向量中肝内转移型概率与新生癌变型概率的数值大小，在肝内转移型概率占优时优先选取与高危肝段相邻的肝段下发复查，在新生癌变型概率占优时优先选取与高危肝段血供同源的肝段下发复查；

40、读取高危肝段的特征倍增时间，将随访周期调整为不大于特征倍增时间的三分之一，特征倍增时间越短随访周期相应越短，生成记录各肝段复查时间点与复查内容的动态随访计划表；

41、将动态随访计划表回写至多时相影像库，按计划表中最近一次复查时间点触发下一轮筛查。

42、可选的，所述纵向动力学模块中状态初始化模块和外推偏差计算模块的工作过程包括：

43、所述状态初始化模块读取各肝段最早随访时间点的组学特征值作为初始特征值，读取各肝段全部随访时间点的组学特征值中的最大值，将所述最大值乘以预设倍数作为生长上限参数，读取前两个随访时间点的组学特征值，计算二者比值的自然对数作为增长率参数，将初始特征值、生长上限参数及增长率参数写入gompertz生长方程，完成状态初始化；

44、所述外推偏差计算模块计算各随访时间点上预期特征值与从实测影像中提取的实测特征值之差，将所述差值除以对应随访时间点的实测特征值得到相对偏差量，将各随访时间点的相对偏差量按随访时间先后排列，生成预期和实测偏差量序列。

45、本发明的有益效果是：

46、本发明通过数据采集模块以术前影像为配准基准，经刚性配准、非刚性配准与逐层z-score标准化统一各时相影像的解剖坐标与灰度量纲，生成时序完整的多时相影像库；通过肝段栅格模块依据couinaud八段法逐段提取脂肪沉积、铁沉积、门脉供血、瘤缘距离、血供距离及再生斜率特征，生成肝段级微环境特征矩阵与携带肝段编号的肝段空间掩膜图，将复发判定依据从肉眼可见结节扩展至微环境指标的量化表达；通过复发类型先验模块经双流特征提取与反转耦合跨模态桥的跨模态共振融合，将影像流与临床流特征深度耦合，输出肝内转移型与新生癌变型概率，为差异化扩段提供先验指向；通过纵向动力学模块构建gompertz生长方程并以logistic混沌序列调制增长率参数，外推各肝段预期特征值，量化特征倍增时间并生成预期和实测偏差量序列，实现对复发演化速率的前瞻性评估与对“影像前状态”的早期捕获；通过生态位判定模块将三路数据按肝段融合评分并划分高危、中危、低危等级，映射至肝段空间掩膜图生成复发生态位风险热图，实现复发风险从数值判定到解剖定位的可视化闭环；通过筛查调度模块按复发类型占优方向选取相邻肝段或血供同源肝段下发定向复查，将随访周期调整为不大于特征倍增时间的三分之一，并将动态随访计划表回写至多时相影像库驱动下一轮筛查。最终实现对肝癌术后复发风险的精准感知、复发类型的差异化判别与随访资源的自适应闭环调度，有效提升早期复发检出率、判读效率与再根治性治疗转化率。