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申请/专利权人：中国科学院近代物理研究所

摘要：本发明涉及一种脑肿瘤放疗方式智能选择方法、系统、设备和介质，该方法包括：构建多模态MRI脑肿瘤分割模型，对患者的放疗前、后的多模态MRI影像进行脑肿瘤ROI分割，得到配对的脑肿瘤放疗前区域和放疗后残留区域；构建脑肿瘤诊断预后模型，以有效特征向量为输入，得到病理分级和放疗预后的预测结果；构建脑肿瘤放疗方式智能选择模型，以放疗前的影像基因特征及放疗敏感特征为输入，得到最佳放疗方式；构建脑肿瘤放疗疗效可视化模型，以患者放疗前的脑肿瘤MRI影像、病理分级和放疗预后的预测结果、最佳放疗方式为输入，得到预测的放疗后MRI影像。本发明可以广泛应用于医学图像分析技术及应用领域。

主权项：1.一种脑肿瘤放疗方式智能选择方法，其特征在于，包括以下步骤：构建多模态MRI脑肿瘤分割模型，以脑肿瘤放射治疗数据库中脑肿瘤患者放疗前、后的多模态MRI影像为输入进行脑肿瘤ROI分割，得到配对的脑肿瘤放疗前区域和放疗后残留区域；构建脑肿瘤诊断预后模型，以有效特征向量为输入，得到病理分级和放疗预后的预测结果；所述有效特征向量由配对的脑肿瘤放疗前区域和放疗后残留区域提取得到，其提取方法包括：对脑肿瘤放疗前区域和放疗后残留区域进行特征提取，获得深度学习特征和；对深度学习特征和进行分类预测，得到基因特征；将深度学习特征和基因特征整合成影像基因特征，分析影像基因特征与肿瘤的分期分级、放疗预后的相关性，得到有效特征向量；构建脑肿瘤放疗方式智能选择模型，以放疗前的影像基因特征及放疗敏感特征为输入，得到最佳放疗方式；其中，所述放疗敏感特征的获取方法，包括：按照放疗方式的不同，将多模态MRI影像分成N组，每组包含若干放疗前、后配对的脑肿瘤放疗前区域和脑肿瘤放疗后区域，其中i表示患者的序列号；将配对的和经过图像差分得到放疗治愈区域，利用影像组学方法提取每组的影像组学特征、和；比较放疗前、后影像组学特征、和的差异，分析其与放疗方式的关系，经过计算得到脑肿瘤的放疗敏感特征；构建脑肿瘤放疗疗效可视化模型，以患者的脑肿瘤放疗前区域、病理分级和放疗预后的预测结果、最佳放疗方式为输入，得到预测的放疗后区域；其中，所述构建脑肿瘤放疗疗效可视化模型的方法，包括：建立以U2-Net为基本框架的生成对抗网络，该生成对抗网络包括生成器G和判别器D；生成器G为基于U2-Net的编码器-解码器结构，编码器与解码器的中间层连接Attention模块，将脑肿瘤放疗前区域输入到生成器G中，以Attention模块中的多尺度信息作为约束条件，通过训练生成对抗网络的生成器G，生成预测的放疗后区域；判别器D通过对比预测的脑肿瘤放疗后感兴趣区域和真实的脑肿瘤放疗后残留区域，输出判断图像真假的概率值，判别器D和生成器G交替训练，直到将生成器G生成的与真实图像的差距收敛缩小到最小值，完成对抗训练，得到脑肿瘤放疗疗效可视化模型。

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