本技术领域涉及图像分类,特别是一种利用先验信息预测肾细胞癌窦性侵犯的方法。该方法首先获取CT图像,并基于这些图像创建一个肾细胞癌侵犯预测的数据集。随后,通过分析数据集中的特征,结合先验信息,开发出一种高效的预测模型,旨在提高肾细胞癌侵犯的诊断准确性。
背景技术
肾细胞癌是泌尿系统第三大恶性肿瘤,其发病率在近年来稳步上升,给患者带来了严重的健康威胁。肾细胞癌的治疗中,手术仍然是主要的治疗手段之一。在肾细胞癌手术治疗模式中,肾窦侵犯的存在与否是决定是否进行部分肾切除术的关键因素。通过保留肾单位,部分肾切除术有助于提高患者的生活质量和肾功能。然而,在临床实践中,肾窦侵犯的诊断通常依赖于术前影像学检查,尽管侵入性病理评估被认为是金标准。
计算机断层扫描(CT)因其在常规检查和临床诊断中的广泛应用,成为肾细胞癌肾窦侵犯评估的重要工具。然而,CT成像的一个主要局限性是其软组织对比度低,这使得在CT影像上准确识别肾细胞癌的肾窦侵犯变得极为困难。尽管现代影像学技术已经取得了显著进展,肾窦侵犯的影像学表现仍然复杂多变,且在不同患者之间存在显著的异质性。
近年来,深度学习技术在医学影像的癌症筛查和检测中展现出了良好的性能,尤其是在肿瘤区域的检测和识别方面。这些方法在处理肿瘤时可以提取出丰富的特征,然而,对于肾窦侵犯的诊断,依然面临着诸多挑战。这是因为肾细胞癌的侵袭性特征非常复杂,并且由于个体差异,肿瘤的外观、密度、形状和纹理等在影像学上可能存在微小的变化。在肿瘤周围,有肾窦侵犯的肿瘤与没有肾窦侵犯的肿瘤在边界上存在差异,但这些差异往往难以通过CT影像准确区分。此外,即使在肿瘤内部,由于肿瘤的非均质性,位置相同的肿瘤可能呈现出不同的影像特征。肾窦侵犯肿瘤在微环境中通常显示出内源性生长的趋势,这使得简单依赖肿瘤区域特征的模型无法有效捕捉到相关的任务特征,限制了模型在实际应用中的准确性。更为复杂的是,少数肾窦侵犯的肿瘤可能在位置、大小和质地上与无肾窦侵犯的肿瘤非常相似。这种相似性不仅给放射科医生带来了很大的挑战,且容易导致肾窦侵犯的诊断模型混淆,从而增加预测任务的难度和错误率。
实现思路