(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210651010.6 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 珠海市人民医院 地址 519000 广东省珠海市香洲康宁路79 号 (72)发明人 傅思睿　黄美燕　陆骊工　于向荣　 赖浩然　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 专利代理师 陈嘉乐 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 5/20(2006.01) G06V 10/32(2022.01)G06V 10/40(2022.01) G06V 10/77(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G16H 50/30(2018.01) A61B 6/03(2006.01) (54)发明名称 肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法、 系统、 装置及介质 (57)摘要 本发明公开一种肝细胞癌大血管侵犯风险 预测方法、 系统、 装置及介质， 涉及计算机技术领 域。 本申请获取患者的临床数据和腹部CT图像， 对临床数据进行预处理得到临床指标特征， 然后 将腹部CT 图像进行第一图像特征提取处理得到 包括肝脏 特征和病灶特征的目标区域特征， 再将 腹部CT图像进行第二图像特征提取处理得到组 织特征， 将临床指标特征、 目标区域特征和组织 特征输入大血管侵犯风险预测模型得到预测结 果。 由于肝细胞癌大血管侵犯的发生除了与病灶 本身相关外， 还与肝脏功能指标相关， 本申请在 提取出患者的肝脏特征后， 结合能反映肝功能损 伤相关情况的组织特征来进行大血管侵犯风险 预测， 能够提高预测的准确性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115187512 A 2022.10.14 CN 115187512 A 1.一种肝细胞癌大 血管侵犯风险预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取患者的临床数据和腹部 CT图像； 对所述临床数据进行 预处理得到临床指标 特征； 将所述腹部CT图像进行第一图像特征提取处理得到目标区域特征， 其中， 所述目标区 域特征包括肝脏特征和病灶特 征； 将所述腹部 CT图像进行第二图像特 征提取处 理得到组织特 征； 将所述临床指标特征、 所述目标区域特征和所述组织特征输入大血管侵犯风险预测模 型得到预测结果。 2.根据权利要求1所述的肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法， 其特征在于， 所述对所述 临床数据进行 预处理得到临床指标 特征包括以下步骤： 对所述临床数据中的多个离 散变量通过词嵌入方法进行编码得到多个离 散变量特 征； 对所述临床数据中的多个连续变量进行 标准化处理得到多个连续变量特 征； 融合多个所述离 散变量特 征和多个所述连续变量特 征得到所述临床指标 特征。 3.根据权利要求1所述的肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法， 其特征在于， 所述将所述 腹部CT图像进行第一图像特 征提取处 理得到目标区域特 征包括以下步骤： 获取第一CT阈值和第二CT阈值， 其中， 所述第一CT阈值小于所述第二CT阈值； 根据所述第一CT阈值和所述第二CT阈值对所述腹部CT图像进行归一化处理得到标准 腹部CT图像； 将所述腹部 CT图像输入至残差网络进行 特征提取得到所述目标区域特 征。 4.根据权利要求3所述的肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法， 其特征在于， 所述根据 所 述第一CT阈值和所述第二CT阈值对所述腹部CT图像进行归一化处理得到标准腹部CT图像 包括以下步骤： 将所述腹部 CT图像中CT值小于所述第一CT阈值的像素位设置为所述第一CT阈值； 将所述腹部 CT图像中CT值大于所述第二CT阈值的像素位设置为所述第二CT阈值； 将所述腹部CT图像中CT值在所述第一CT阈值和所述第二CT阈值之间的像素位通过以 下公式进行归一 化： 其中， MinMax(x)表示归一化后的CT值， x表示初始的CT值， a表示第一CT阈值， b表示第 二CT阈值。 5.根据权利要求1所述的肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法， 其特征在于， 所述将所述 腹部CT图像进行第二图像特 征提取处 理得到组织特 征包括以下步骤： 对所述腹部 CT图像进行图像分割确定腹部 CT图像中的肌肉区域和脂肪区域； 根据所述肌肉区域和所述脂肪区域对所述腹部CT图像进行滤波、 特征提取和特征归一 化处理得到肌肉区域的组学 特征和脂肪区域的组学 特征； 分别对肌肉区域的组学特征和脂肪区域的组学特征进行特征筛选得到肌肉特征和脂 肪特征； 融合所述肌肉特 征和所述脂肪特 征得到所述组织特 征。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187512 A 26.根据权利要求3所述的肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法， 其特征在于， 所述肝细胞 癌大血管侵犯风险预测方法还 包括以下步骤： 将所述目标区域特 征输入解码器得到病灶分割图像； 将所述病灶分割图像反馈 至所述残差网络修 正所述目标区域特 征。 7.根据权利要求2所述的肝细胞癌大血管侵犯风险预测方法， 其特征在于， 所述连续变 量特征通过以下公式计算： 其中， Z表示连续变量特征， y表示连续变量， μ表示连续变量的均值， σ 表示连续变量的 方差。 8.一种肝细胞癌大 血管侵犯风险预测系统， 其特 征在于， 包括： 第一模块， 用于获取患者的临床数据和腹部 CT图像； 第二模块， 用于对所述临床数据进行 预处理得到临床指标 特征； 第三模块， 用于将所述腹部CT图像进行第一图像特征提取处理得到目标区域特征， 其 中， 所述目标区域特 征包括肝脏特征和病灶特 征； 第四模块， 用于将所述腹部 CT图像进行第二图像特 征提取处 理得到组织特 征； 第五模块， 用于将所述临床指标特征、 所述目标区域特征和所述组织特征输入大血管 侵犯风险预测模型 得到预测结果。 9.一种肝细胞癌大 血管侵犯风险预测装置， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 至少一个存 储器， 用于存 储至少一个程序； 当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行， 使得至少一个所述处理器实现如权 利要求1至7任一项所述的肝细胞癌大 血管侵犯风险预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其中存储有处理器可执行的程序， 其特征在于， 所述处 理器可执行 的程序被由所述处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的肝细胞 癌大血管侵犯风险预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187512 A 3