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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明提供了一种基于动态超声造影数据划分肿瘤灌注亚区域的方法及系统，方法包括在获得经过预处理的动态超声造影图像并像素化，从而获取肿瘤组织各像素点的时间强度曲线与正常组织的平均时间强度曲线，得到肿瘤组织各像素点的灌注特征参数比值，通过对区间内所有像素点进行聚类的聚类结果生成肿瘤的灌注亚区域，并将其信息映射回原始图像。本发明通过非侵入性诊断方法最大化利用动态图像数据，从像素层面全面捕捉肿瘤的灌注特征，可视化、定量化肿瘤灌注异质性，提高动态造影视频的可读性，有助于探讨肿瘤亚区域与良恶性的相关性并据此构建诊断模型，在提高乳腺癌的诊断准确性的同时，为患者的个性化治疗提供了更多信息支持。
主权项：1.基于动态超声造影数据划分肿瘤灌注亚区域的方法，其特征在于，所述方法包括：获得经过预处理的动态超声造影图像并像素化，以在所述动态超声造影图像中确定代表肿瘤组织的第一区间和代表正常组织的第二区间；所述预处理用于去除图像噪音、补偿运动位移、实现图像配准；获取所述第一区间内各像素点的时间强度曲线，以及获取所述第二区间内所有像素点的平均时间强度曲线；基于所述第一区间内各像素点的灌注特征参数与所述第二区间所有像素点的平均灌注特征参数，得到所述第一区间中各像素点的灌注特征参数比值；所述第一区间内各像素点的灌注特征参数由所述第一区间内各像素点的时间强度曲线得到，所述第二区间所有像素点的平均灌注特征参数由所述第二区间内所有像素点的平均时间强度曲线得到；基于所述第一区间中各像素点的灌注特征参数比值，对所述第一区间中的像素点进行聚类；根据聚类结果生成肿瘤的灌注亚区域，并将灌注亚区域的信息映射回所述超声造影图像的原始灰阶图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于动态超声造影数据划分肿瘤灌注亚区域的方法及系统
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