一种基于CT图像的治疗方案有效定位方法及系统

技术特征：
1.一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1、跟踪监测一组使用所述治疗方案的治疗患者样本，依次获取每个治疗患者样本在治疗方案作用过程中的一组肺部ct监测图像，并基于所述肺部ct监测图像识别出所述治疗患者样本的病灶变化特征；步骤s2、基于每个治疗患者样本的病灶变化特征量化出所述治疗方案对每个治疗患者样本的有效性作为个体有效性，并将高个体有效性对应的治疗患者样本标记为有效样本，统计有效样本在一组治疗患者样本中的占比作为群体有效性，所述群体有效性表征为所述治疗方案对一组治疗患者样本的有效性的量化指标；步骤s3、获取高群体有效性对应的治疗方案中的有效样本作为有效群体，并对有效群体中的有效样本进行特征提取得到表征适用治疗方案且治疗有效性高的群体特征，依据所述群体特征和待治疗患者的个体特征匹配出适用所述治疗方案的待治疗患者，以实现为待治疗患者精准匹配高有效性的治疗方案。2.根据权利要求1所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于：所述依次获取每个治疗患者样本在治疗方案作用过程中的一组肺部ct监测图像，包括：在治疗方案作用过程中设置监测时序，并依次在每个监测时序对所述治疗患者样本进行肺部ct扫描以获取到所述治疗患者样本的一组肺部ct扫描图像；对一组肺部ct扫描图像进行无效扫描图像的去除得到一组所述肺部ct监测图像；优选的，所述无效扫描图像的去除包括：将一组肺部ct扫描图像依监测时序对相邻肺部ct扫描图像进行相邻相似度计算，并将所述相邻相似度与预设值进行比较，其中，若相邻相似度高于预设值，则将相邻肺部ct扫描图像中后一监测时序的ct扫描图像标记为无效扫描图像；若相邻相似度未高于预设值，则将相邻肺部ct扫描图像均不标记为无效扫描图像；在一组肺部ct扫描图像中将所述无效扫描图像进行剔除，将一组肺部ct扫描图像中剩余的肺部ct扫描图像依监测时序排列得到一组所述肺部ct监测图像；优选的，所述相邻相似度的计算包括：分别获取出相邻肺部ct扫描图像中两个监测时序处的肺部ct扫描图像的灰度直方图，分别获取出相邻肺部ct扫描图像中两个监测时序处的肺部ct扫描图像的奇异值分解矩阵，以及分别获取出相邻肺部ct扫描图像中两个监测时序处的肺部ct扫描图像的sift特征向量；计算两个监测时序处的肺部ct扫描图像的灰度直方图的欧几里得距离作为第一相似度，计算两个监测时序处的肺部ct扫描图像的奇异值分解矩阵的欧几里得距离作为第二相似度，以及计算两个监测时序处的肺部ct扫描图像的sift特征向量的欧几里得距离作为第三相似度，所述第一相似度的计算公式为：式中，i
i,t,t 1
表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序和第t 1个监测时序处的第一相似度，h
i,t
、h
i,t 1
分别表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序、第t 1个监测时序处的
肺部ct扫描图像的灰度直方图；第二相似度的计算公式为：式中，j
i,t,t 1
表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序和第t 1个监测时序处的第二相似度，svd
i,t
、svd
i,t 1
分别表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序、第t 1个监测时序处的肺部ct扫描图像的奇异值分解矩阵；第三相似度的计算公式为：式中，k
i,t,t 1
表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序和第t 1个监测时序处的第三相似度，sift
i,t
、sift
i,t 1
分别表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序、第t 1个监测时序处的肺部ct扫描图像的sift特征向量；为第一相似度、第二相似度和第三相似度设定相似权重，并基于相似权重对所述第一相似度、第二相似度和第三相似度进行加权求和得到所述相邻相似度，所述相邻相似度的计算公式为：r
i,t,t 1
＝αi
i,t,t 1
βj
i,t,t 1
γk
i,t,t 1
；式中，r
i,t,t 1
表征为第i个治疗患者样本在第t个监测时序和第t 1个监测时序处的第三相似度，α、δ和γ分别表征为第一相似度、第二相似度和第三相似度的相似权重，i、t均为计量常数。3.根据权利要求2所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于：所述基于所述肺部ct监测图像识别出所述治疗患者样本的病灶变化特征，包括：将治疗患者样本的一组所述肺部ct监测图像中每个肺部ct监测图像进行病灶识别，并计算出治疗患者样本在每个肺部ct监测图像中的病灶体积；依次拟合每个治疗患者样本在每个肺部ct监测图像中的病灶体积与监测时序的二维曲线以表征每个治疗患者样本的病灶变化特征。4.根据权利要求3所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于：所述基于每个治疗患者样本的病灶变化特征量化出所述治疗方案对每个治疗患者样本的有效性作为个体有效性，包括：依次在每个治疗患者样本的二维曲线中的每个监测时序处提取出病灶的瞬时缩小速率，计算所述瞬时缩小速率随监测时序的平均变化速率作为所述个体有效性；所述个体有效性的计算公式为：其中，p
i,t
＝f
i’(t)，p
i,t 1
＝f
i’(t 1)，f
i’(t)、f
i’(t 1)分别表征为第i个治疗患者样本的二维曲线导数函数在第t个监测时序、第t 1个监测时序处的值，p
i,t
、p
i,t 1
分别表征为第i
个治疗患者样本的病灶在第t个监测时序、第t 1个监测时序处的瞬时缩小速率，t
t 1
、t
t
分别表征为第t个监测时序、第t 1个监测时序，n为监测时序总数目。5.根据权利要求4所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于：所述将高个体有效性对应的治疗患者样本标记为有效样本，包括：设置个体有效性筛选阈值，依次将每个治疗患者样本的个体有效性与所述个体有效性筛选阈值相比较，其中，若个体有效性高于所述个体有效性筛选阈值，则将对应的治疗患者样本标记为有效样本；若个体有效性未高于所述个体有效性筛选阈值，则将对应的治疗患者样本标记为非有效样本。6.根据权利要求5所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于：所述获取高群体有效性对应的治疗方案中的有效样本作为有效群体，包括：设置群体有效性筛选阈值，依次将治疗方案的群体有效性与所述群体有效性筛选阈值相比较，其中，若群体有效性高于所述群体有效性筛选阈值，则将治疗方案中的有效样本作为有效群体；若群体有效性未高于所述群体有效性筛选阈值，则将治疗方案中的有效样本作为非有效群体。7.根据权利要求1所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于，所述对有效群体中的有效样本进行特征提取得到表征适用治疗方案且治疗有效性高的群体特征，包括：提取有效样本的患者基础特征、历史就诊特征、肺炎病灶特征以及附加特征，并在所有有效样本的患者基础特征、历史就诊特征、肺炎病灶特征以及附加特征中将重复率最高的患者基础特征、历史就诊特征、肺炎病灶特征以及附加特征提取出作为所述群体特征。8.根据权利要求7所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于，所述依据所述群体特征和待治疗患者的个体特征匹配出适用所述治疗方案的待治疗患者，包括：提取出待治疗患者的患者基础特征、历史就诊特征、肺炎病灶特征以及附加特征作为所述个体特征；计算待治疗患者的个体特征与所述群体特征的特征相似度，并将高于特征相似度筛选阈值的待治疗患者标记为适用于治疗方案，未高于特征相似度筛选阈值的待治疗患者标记为不适用于治疗方案；所述特征相似度的计算公式为：式中，l
j
表征为第j个待治疗患者的个体特征与群体特征的特征相似度，s
j
、s分别表征为第j个待治疗患者的个体特征向量、群体特征向量，j为计量常数。
9.根据权利要求8所述的一种基于ct图像的治疗方案有效定位方法，其特征在于，所述个体特征向量、群体特征向量在进行特征相似度计算前经过归一化处理以去除量纲误差。10.一种根据权利要求1-9任一项所述的基于ct图像的治疗方案有效定位方法的定位系统，其特征在于，包括：图像处理单元(1)，用于跟踪监测一组使用所述治疗方案的治疗患者样本，依次获取每个治疗患者样本在治疗方案作用过程中的一组肺部ct监测图像，并基于所述肺部ct监测图像识别出所述治疗患者样本的病灶变化特征；有效性计算单元(2)，用于基于每个治疗患者样本的病灶变化特征量化出所述治疗方案对每个治疗患者样本的有效性作为个体有效性，并将高个体有效性对应的治疗患者样本标记为有效样本，统计有效样本在一组治疗患者样本中的占比作为群体有效性，所述群体有效性表征为所述治疗方案对一组治疗患者样本的有效性的量化指标；患者匹配单元(3)，用于获取高群体有效性对应的治疗方案中的有效样本作为有效群体，并对有效群体中的有效样本进行特征提取得到表征适用治疗方案且治疗有效性高的群体特征，依据所述群体特征和待治疗患者的个体特征匹配出适用所述治疗方案的待治疗患者，以实现为待治疗患者精准匹配高有效性的治疗方案。

技术总结
本发明公开了一种基于CT图像的治疗方案有效定位方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、跟踪监测一组使用所述治疗方案的治疗患者样本，依次获取每个治疗患者样本在治疗方案作用过程中的一组肺部CT监测图像，并识别出所述治疗患者样本的病灶变化特征；步骤S2、基于每个治疗患者样本的病灶变化特征量化出所述治疗方案对每个治疗患者样本的有效性作为个体有效性，以及统计群体有效性。本发明基于跟踪监测一组使用所述治疗方案的治疗患者样本的病灶变化特征来验证治疗方案的个体有效性和群体有效性，依据所述群体特征和待治疗患者的个体特征匹配出适用所述治疗方案的待治疗患者，以实现为待治疗患者精准匹配高有效性的治疗方案。案。案。


技术研发人员：郑传胜 杨帆 范文亮 聂壮 喻杰 张兰 孙文刚 金倩娜 吴绯红 陈乐庆 杨金荣
受保护的技术使用者：华中科技大学同济医学院附属协和医院
技术研发日：2022.02.26
技术公布日：2022/7/26