申请/专利权人：四川省肿瘤医院

申请日：2024-02-05

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117694839A

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;A61B5/20;A61B5/055;G16H50/20;G16H30/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明提供的一种基于图像的非肌层浸润性膀胱癌复发率预测方法和系统，本发明涉及非肌层浸润性膀胱癌技术领域，该方法包括使用肌层浸润判断模型判断病人是否为非肌层浸润性膀胱癌；基于图神经网络模型对两个节点和两个节点之间的一条边进行处理确定手术方式、肿瘤侵袭程度、肿瘤扩散程度、肿瘤活跃程度、肿瘤健康影响程度；基于手术方式、肿瘤侵袭程度、肿瘤扩散程度、肿瘤活跃程度、肿瘤健康影响程度确定非肌层浸润性膀胱癌的第一复发率；使用第二复发率确定模型确定非肌层浸润性膀胱癌的第二复发率；基于非肌层浸润性膀胱癌的第一复发率和第二复发率确定复发率。该方法能够准确确定非肌层浸润性膀胱癌的复发率。

主权项：1.一种基于图像的非肌层浸润性膀胱癌复发率预测方法，其特征在于，包括：获取病人治疗前的膀胱MR图像；基于所述病人治疗前的膀胱MR图像使用肌层浸润判断模型判断病人是否为非肌层浸润性膀胱癌；若判断病人属于非肌层浸润性膀胱癌，则基于所述病人治疗前的膀胱MR图像使用图像处理模型确定肿瘤信息、膀胱壁肌肉层位置、肿瘤与膀胱壁肌肉层的方向和距离，所述肿瘤信息包括肿瘤大小、肿瘤位置、肿瘤形态、肿瘤附着在膀胱粘膜上的基底大小、肿瘤组织密度、肿瘤边缘特征、肿瘤血供情况；基于所述肿瘤信息和所述膀胱壁肌肉层位置构建两个节点和两个节点之间的一条边，所述两个节点包括肿瘤节点和膀胱壁肌肉层节点，所述两个节点中的每个节点包括多个节点特征，所述肿瘤节点的节点特征为肿瘤大小、肿瘤位置、肿瘤形态、肿瘤附着在膀胱粘膜上的基底大小、肿瘤组织密度、肿瘤边缘特征、肿瘤血供情况，所述膀胱壁肌肉层节点的节点特征为膀胱壁肌肉层位置，所述两个节点之间的一条边的特征包括肿瘤与膀胱壁肌肉层的方向和距离；基于图神经网络模型对所述两个节点和两个节点之间的一条边进行处理确定手术方式、肿瘤侵袭程度、肿瘤扩散程度、肿瘤活跃程度、肿瘤健康影响程度；基于所述手术方式、所述肿瘤侵袭程度、所述肿瘤扩散程度、所述肿瘤活跃程度、所述肿瘤健康影响程度确定非肌层浸润性膀胱癌的第一复发率；获取病人手术后的多个时间点的膀胱MR图像序列、病人手术后的多个时间点的尿液细胞学检查图像序列；基于所述病人手术后的多个时间点的膀胱MR图像序列、所述病人手术后的多个时间点的尿液细胞学检查图像序列使用第二复发率确定模型确定非肌层浸润性膀胱癌的第二复发率；基于所述非肌层浸润性膀胱癌的第一复发率和所述非肌层浸润性膀胱癌的第二复发率确定病人非肌层浸润性膀胱癌的复发率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川省肿瘤医院 基于图像的非肌层浸润性膀胱癌复发率预测方法和系统

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