新辅助化疗疗效评估系统、设备及介质的制作方法

本发明涉及计算机领域，特别涉及新辅助化疗疗效评估系统、设备及介质。

背景技术：

1、乳腺癌新辅助化疗指在术前通过化疗手段降低肿瘤恶性程度便于手术及预后治疗，然而研究表明仅有20%~30%的患者对新辅助化疗敏感。新辅助化疗疗程通常会持续4~8个周期，为了防止因为新辅助化疗导致延误有效治疗而致使病情恶化的发生，需要及时的发现不敏感病人，也即需要准确及时的评估出新辅助化疗疗效。目前新辅助化疗疗效的评估方法分为以下两种：

2、1）利用动态光学影像获取恶性肿瘤细胞的功能变化，根据功能变化评估新辅助化疗疗效；

3、2）利用超声影像获取肿瘤组织的形态学变化，根据形态学变化评估新辅助化疗疗效；

4、研究表明在新辅助化疗的过程中，恶性肿瘤细胞的功能变化要早于肿瘤组织的形态学变化，所以只有等到新辅助化疗中后期，超声影像才能探测的肿瘤形态变化，也即利用超声影像的方法是无法对新辅助病人疗效实现及时的预测评估，而利用动态光学影像捕捉肿瘤区域血氧浓度及代谢速度在治疗过程中的变化来进行病人新辅助化疗疗效预测，评估过程相对抽象不易理解且预测准确率较低，因此无法实现可靠的新辅助化疗疗效评估。

5、综上可见，如何及时、可靠的对新辅助化疗疗效进行评估是本领域有待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种新辅助化疗疗效评估系统、设备及介质，能够及时、可靠的对新辅助化疗疗效进行评估。其具体方案如下：

2、第一方面，本技术公开了一种新辅助化疗疗效评估系统，包括：

3、疗程确定模块，用于确定当前对象在新辅助化疗中的第一预设阶段和第二预设阶段；

4、第一概率值确定模块，用于获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一动态光学影像以及在所述第一预设阶段后的第二动态光学影像，利用所述第一动态光学影像、所述第二动态光学影像中的第一影像组学参数确定所述当前对象的第一类别概率值；

5、功能评估模块，用于利用自适应分类阈值确定算法确定所述第一预设阶段的第一阈值，基于所述第一类别概率值与所述第一阈值确定所述当前对象的功能变化评估结果；

6、第二概率值确定模块，用于若所述第一类别概率值大于所述第一阈值，则获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一超声影像以及在所述第二预设阶段后的第二超声影像，利用所述第一超声影像、所述第二超声影像中的第二影像组学参数确定所述当前对象的第二类别概率值；

7、形态评估模块，用于利用所述自适应分类阈值确定算法确定所述第二预设阶段的第二阈值，基于所述第二类别概率值与所述第二阈值确定所述当前对象的形态变化评估结果。

8、可选的，所述第一概率值确定模块，包括：

9、第一特征提取单元，用于对所述第一动态光学影像、所述第二动态光学影像进行特征提取，以得到包含第一深度学习特征、第一人工特征、第一临床特征的第一影像组学参数；

10、第一权重确定单元，用于确定出与所述第一深度学习特征、所述第一人工特征、所述第一临床特征对应的第一特征权重信息；

11、第一类别概率值确定单元，用于利用所述第一特征权重信息、所述第一深度学习特征、所述第一人工特征和所述第一临床特征确定所述当前对象的第一类别概率值。

12、可选的，所述第二概率值确定模块，包括：

13、第二特征提取单元，用于对所述第一超声影像、所述第二超声影像进行特征提取，以得到包含第二深度学习特征、第二人工特征、第二临床特征的第二影像组学参数；

14、第二权重确定单元，用于确定出与所述第二深度学习特征、所述第二人工特征、所述第二临床特征对应的第二特征权重信息；

15、第二类别概率值确定单元，用于利用所述第二特征权重信息、第二深度学习特征、所述第二人工特征和所述第二临床特征确定所述当前对象的第二类别概率值。

16、可选的，所述功能评估模块，包括：

17、第一判断单元，用于判断所述第一类别概率值是否大于所述第一阈值；

18、第一功能评估单元，用于若所述第一类别概率值大于所述第一阈值，则将所述当前对象的功能变化评估结果确定为所述当前对象属于第一预设有反应人群；

19、第二功能评估单元，用于若所述第一类别概率值不大于所述第一阈值，则将所述当前对象的功能变化评估结果确定为所述当前对象属于第一预设无反应人群。

20、可选的，所述形态评估模块，包括：

21、第二判断单元，用于判断所述第二类别概率值是否大于所述第二阈值；

22、第一形态评估单元，用于若所述第二类别概率值大于所述第二阈值，则将所述当前对象的形态变化评估结果确定为所述当前对象属于第二预设有反应人群；

23、第二形态评估单元，用于若所述第二类别概率值不大于所述第二阈值，则将所述当前对象的形态变化评估结果确定为所述当前对象属于第二预设无反应人群。

24、可选的，所述功能评估模块，包括：

25、第一信息获取单元，用于获取所述第一预设阶段的第一期望灵敏度和第一期望特异度；

26、第一阈值获取单元，用于利用自适应分类阈值确定算法对所述第一期望灵敏度和所述第一期望特异度进行处理，以得到所述第一预设阶段的第一阈值。

27、可选的，所述形态评估模块，包括：

28、第二信息获取单元，用于获取所述第二预设阶段的第二期望灵敏度和第二期望特异度；

29、第二阈值获取单元，用于利用自适应分类阈值确定算法对所述第二期望灵敏度和所述第二期望特异度进行处理，以得到所述第二预设阶段的第二阈值。

30、第二方面，本技术公开了一种电子设备，包括：

31、存储器，用于保存计算机程序；

32、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现以下步骤：

33、确定当前对象在新辅助化疗中的第一预设阶段和第二预设阶段；

34、获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一动态光学影像以及在所述第一预设阶段后的第二动态光学影像，利用所述第一动态光学影像、所述第二动态光学影像中的第一影像组学参数确定所述当前对象的第一类别概率值；

35、利用自适应分类阈值确定算法确定所述第一预设阶段的第一阈值，基于所述第一类别概率值与所述第一阈值确定所述当前对象的功能变化评估结果；

36、若所述第一类别概率值大于所述第一阈值，则获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一超声影像以及在所述第二预设阶段后的第二超声影像，利用所述第一超声影像、所述第二超声影像中的第二影像组学参数确定所述当前对象的第二类别概率值；

37、利用所述自适应分类阈值确定算法确定所述第二预设阶段的第二阈值，基于所述第二类别概率值与所述第二阈值确定所述当前对象的形态变化评估结果。

38、第三方面，本技术公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

39、确定当前对象在新辅助化疗中的第一预设阶段和第二预设阶段；

40、获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一动态光学影像以及在所述第一预设阶段后的第二动态光学影像，利用所述第一动态光学影像、所述第二动态光学影像中的第一影像组学参数确定所述当前对象的第一类别概率值；

41、利用自适应分类阈值确定算法确定所述第一预设阶段的第一阈值，基于所述第一类别概率值与所述第一阈值确定所述当前对象的功能变化评估结果；

42、若所述第一类别概率值大于所述第一阈值，则获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一超声影像以及在所述第二预设阶段后的第二超声影像，利用所述第一超声影像、所述第二超声影像中的第二影像组学参数确定所述当前对象的第二类别概率值；

43、利用所述自适应分类阈值确定算法确定所述第二预设阶段的第二阈值，基于所述第二类别概率值与所述第二阈值确定所述当前对象的形态变化评估结果。

44、本技术有益效果为：本技术的疗程确定模块，用于确定当前对象在新辅助化疗中的第一预设阶段和第二预设阶段；第一概率值确定模块，用于获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一动态光学影像以及在所述第一预设阶段后的第二动态光学影像，利用所述第一动态光学影像、所述第二动态光学影像中的第一影像组学参数确定所述当前对象的第一类别概率值；功能评估模块，用于利用自适应分类阈值确定算法确定所述第一预设阶段的第一阈值，基于所述第一类别概率值与所述第一阈值确定所述当前对象的功能变化评估结果；第二概率值确定模块，用于若所述第一类别概率值大于所述第一阈值，则获取所述当前对象在所述新辅助化疗前的第一超声影像以及在所述第二预设阶段后的第二超声影像，利用所述第一超声影像、所述第二超声影像中的第二影像组学参数确定所述当前对象的第二类别概率值；形态评估模块，用于利用所述自适应分类阈值确定算法确定所述第二预设阶段的第二阈值，基于所述第二类别概率值与所述第二阈值确定所述当前对象的形态变化评估结果。由此可见，本技术利用自适应分类阈值确定算法能够确定出分别适合第一预设阶段的第一阈值和第二预设阶段的第二阈值，那么就可以基于利用动态光学影像获取的第一类别概率值和第一阈值，及时的确定出当前对象在第一预设阶段后的功能变化评估结果，以更加精准的确定当前对象是否有必要继续进行新辅助化疗；若第一类别概率值大于第一阈值，即当前对象有必要继续进行新辅助化疗，则基于利用超声影像获取的第二类别概率值和第二阈值，可靠的确定出当前对象在第二预设阶段后的形态变化评估结果。