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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明属于医学图像处理和计算机视觉技术领域，具体为一种基于影像组学分析的MRI影像肝纤维化自动分级方法。本发明具体为对普美显造影剂磁共振动态增强成像肝纤维化分级的影像组学分析方法；包括：以乙肝患者的Gd‑EOB‑DTPA动态增强影像为源数据，建立初始数据集；对初始数据进行配准；利用迁移学习进行肝脏自动分割，得到ROI；影像组学分析，对于ROI，在多个DCE序列上进行影像组学特征提取、特征筛选，得到重要特征的特征子集，并进行多种分类器的训练，选出最优分类器；最终使用该分类器在外部测试集中进行预测并评估分类性能。本发明可有效提高基于DCE影像的肝纤维化自动分级的准确性及可靠性，同时很大程度上节省了临床医生的时间、精力。

主权项：1.一种基于影像组学分析的MRI影像肝纤维化自动分级方法，其特征在于，结合多期Gd-EOB-DTPA造影剂磁共振动态增强成像序列，具体步骤如下：（1）确定肝纤维化分级任务与建立初始数据集：（1-1）按照Scheuer-Ludwig（S）评分规则，将S1定义为轻微肝纤维化，S2-4定义为中度肝纤维化，S3-4定义为重度肝纤维化，S4定义为肝硬化；实现中度肝纤维化分类（S2-4vsS1），重度肝纤维化分类（S3-4vsS1-2），与肝硬化分类（S4vsS1-3）任务；（1-2）初始数据集为伴有肝纤维化症状的乙肝患者的数据，将初始数据集分为训练集和测试集；在各个分类任务中，测试集中的阳性病人与阴性病人的比例与整个初始数据集保持一致；（2）初始数据集配准：（2-1）以肝胆特异期影像为基准，将蒙片期、动脉期、门脉期以及延迟期影像配准到肝胆特异期影像，并在三维影像上检查配准效果；配准算法采用最先进的医学图像配准和分割工具包ANTs中的对称归一化算法；（2-2）配准完毕后，对各影像进行去噪、像素值归一化预处理；（3）利用迁移学习进行肝脏自动分割：（3-1）在之前的已有肝脏标签的数据集上，或公开肝脏数据集上，利用基于U-net框架的深度学习，进行肝脏分割训练，保存神经网络参数；（3-2）在现有的实验肝脏数据集上，选择一小部分数据进行人工肝脏轮廓勾画作为标准标签，并利用这部分数据集对步骤（3-1）中的神经网络进行微调；对微调完的神经网络进行分割性能的评估；（3-3）利用步骤（3-2）中调整完的神经网络对整个实验数据集进行肝脏的自动分割；（3-4）对于神经网络分割出的结果，利用基于连通域的后处理算法，去除大静脉血管等对于肝纤维化等级评估有干扰的信息，作为最终的ROI区域；（4）影像组学分析：（4-1）针对于步骤（3）中的ROI，进行多DCE序列的影像组学特征提取，并结合时间维特征，构建特征库；（4-2）对于步骤（4-1）中所构建的特征库，利用Lasso回归算法进行重要特征的筛选，组成重要特征的特征子集；（4-3）对于步骤（4-2）中的重要特征子集，训练多种分类器，进行肝纤维化分级；在训练集中利用五折交叉验证方法选出最优分类器，并在外部测试集上对其进行分类性能评估。

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