一种基于正电子发射断层扫描影像的无创检测PD-L1的方法与流程

本发明涉及分子检测，尤其涉及一种基于正电子发射断层扫描影像的无创检测pd-l1的方法。

背景技术：

1、食管癌是全球十大最常见和最致命的肿瘤之一，分为食管鳞状细胞癌和食管腺癌。食管鳞状细胞癌是食管癌的主要组织学亚型。早期食管鳞状细胞癌通常通过手术切除治疗，对于局部晚期的食管鳞状细胞癌，则是先进行新辅助放疗、化疗，然后进行手术。近年来，免疫治疗方法越来越多地应用于治疗癌症，例如卵巢癌、肝细胞癌和食管鳞状细胞癌等。免疫治疗的原理是通过修改和阻断共刺激分子的信号、恢复或提高患者免疫系统识别和破坏肿瘤细胞的能力，依次来达到抑制肿瘤细胞的效果。

2、程序性死亡蛋白1(pd-1)是一种重要的免疫抑制分子，其配体是程序性细胞死亡配体1(pd-l1)。pd-1/pd-l1已成为免疫组织化学检测的理想检查点；pd-l1表达测定的结果已被广泛用作抗pd-1/pd-l1治疗的标记。目前，pd-l1表达的测定都是通过免疫组织化学检测的方法进行的，这种方法是对患者进行活检或对切除样本进行免疫组织化学检验。这种检验方法是侵入性的，不但给患者带来了额外的创伤，而且因为样本很小使得pd-l1的检测结果不能代表整个肿瘤的pd-l1的表达，具有片面性。

3、因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于正电子发射断层扫描影像的无创检测pd-l1的方法，旨在解决现有pd-l1的检验方法是侵入性的，不但给患者带来了额外的创伤，而且因为样本很小使得pd-l1的检测结果不能代表整个肿瘤的pd-l1的表达，具有片面性的问题。

2、本发明第一方面提供了一种无创检测pd-l1的方法，包括：利用18f-fdg作为pet-ct检查时的显影剂，获取患者从头顶到股骨上1/3位置的初始pet-ct图像；从所述初始pet-ct图像中获取到食管区域的目标pet-ct图像；将所述目标pet-ct图像的像素值转换成按体重的标准摄取值，获取食管区域的种子点，并将获取的所有种子点构成数据集；从数据集中的第一个元素开始依次选择种子点作为种子，采用4邻域区域生长算法向外生长，构成一个子区域，直至所有种子点均生成子区域，所有子区域构成全体积病灶区域；采用影像组学的标准方法从所述全体积病灶区域中提取7个特征作为检测pd-l1的标志性因子，所述7个特征由log 3×3的灰度游程矩阵特征l3，log5×5的灰度大小矩阵特征l5，小波变换hhl灰度大小矩阵最小面积wsa，小波变换hlh一阶方差wfv，小波变换hlh灰度大小矩阵低灰度区域wlg，小波变换hll灰度大小矩阵高灰度区域whg以及小波变换lll相邻灰度差矩阵强度ws；根据以下公式计算pd-l1表达的概率：其中，ppd-l1为pd-l1表达的概率值；e为自然对数的底，取值为2.17828。

3、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，从所述初始pet-ct图像中获取到食管区域的目标pet-ct图像，包括：确定食管区域为长方形，所述食管区域的起点为初始pet-ct图像的顶端向下20cm，定义食管区域的食管宽度为15cm，食管区域的其中，h为身高，n为初始pet-ct图像横断面的切片数，δ＝1.5，为修正参数；根据食管区域的起点、食管区域的食管宽度和食管长度从所述初始pet-ct图像中截取到食管区域的目标pet-ct图像。

4、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，将所述目标pet-ct图像的像素值转换成按体重的标准摄取值，获取食管区域的种子点，并将获取的所有种子点构成数据集，包括：根据以下公式将所述目标pet-ct图像的像素值转换成按体重的标准摄取值根据预定规则在转换后的图像中的食管区域确定种子点，所述预定规则为：将suvbw>4.3的作为种子点，如果没有suvbw>4.3的像素点则将suvbw>3.5的像素点作为种子点；如果没有suvbw>3.5的像素点则将suvbw>2.5的像素点作为种子点；如果没有suvbw>2.5的像素点则认定为该食管区域没有种子点；将获取的所有种子点构成数据集sd＝{s1,s2,s3,…,sm},m为整数。

5、本发明第二方面提供了一种物料采购智能管理装置，包括：第一获取模块，用于利用18f-fdg作为pet-ct检查时的显影剂，获取患者从头顶到股骨上1/3位置的初始pet-ct图像；第二获取模块，用于从所述初始pet-ct图像中获取到食管区域的目标pet-ct图像；第三获取模块，用于将所述目标pet-ct图像的像素值转换成按体重的标准摄取值，获取食管区域的种子点，并将获取的所有种子点构成数据集；生成模块，用于从数据集中的第一个元素开始依次选择种子点作为种子，采用4邻域区域生长算法向外生长，构成一个子区域，直至所有种子点均生成子区域，所有子区域构成全体积病灶区域；特征提取模块，用于采用影像组学的标准方法从所述全体积病灶区域中提取7个特征作为检测pd-l1的标志性因子，所述7个特征由log 3×3的灰度游程矩阵特征l3，log 5×5的灰度大小矩阵特征l5，小波变换hhl灰度大小矩阵最小面积wsa，小波变换hlh一阶方差wfv，小波变换hlh灰度大小矩阵低灰度区域wlg，小波变换hll灰度大小矩阵高灰度区域whg以及小波变换lll相邻灰度差矩阵强度ws；计算模块，用于根据以下公式计算pd-l1表达的概率：其中，ppd-l1为pd-l1表达的概率值；e为自然对数的底，取值为2.17828。

6、本发明第三方面提供了一种无创检测pd-l1的设备，其包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机可读指令，以执行如上无创检测pd-l1的方法的各个步骤。

7、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上无创检测pd-l1的方法的各个步骤。

8、有益效果：本发明的技术方案中，从初始pet-ct图像中获取到食管区域的目标pet-ct图像；将目标pet-ct图像的像素值转换成按体重的标准摄取值，获取食管区域的种子点，并将获取的所有种子点构成数据集；从数据集中的第一个元素开始依次选择种子点作为种子，采用4邻域区域生长算法向外生长，构成一个子区域，直至所有种子点均生成子区域，所有子区域构成全体积病灶区域；采用影像组学的标准方法从所述全体积病灶区域中提取7个特征作为检测pd-l1的标志性因子；根据标志性因子以及预设公式计算pd-l1表达的概率。本发明实现了pd-l1的无创检测，且通过实验数据发现本发明的检测结果准确率高达95％以上。

技术特征：

1.一种无创检测pd-l1的方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述无创检测pd-l1的方法，其特征在于，从所述初始pet-ct图像中获取到食管区域的目标pet-ct图像，包括：

3.根据权利要求1所述无创检测pd-l1的方法，其特征在于，将所述目标pet-ct图像的像素值转换成按体重的标准摄取值，获取食管区域的种子点，并将获取的所有种子点构成数据集，包括：

4.一种无创检测pd-l1的装置，其特征在于，包括：

5.一种无创检测pd-l1的设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令；

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述无创检测pd-l1的方法的各个步骤。

技术总结
本发明涉及分子检测技术领域，公开了一种无创检测PD‑L1的方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从初始PET‑CT图像中获取到食管区域的目标PET‑CT图像；将目标PET‑CT图像的像素值转换成按体重的标准摄取值，获取食管区域的种子点，并将获取的所有种子点构成数据集；从数据集中的第一个元素开始依次选择种子点作为种子，采用4邻域区域生长算法向外生长，构成一个子区域，直至所有种子点均生成子区域，所有子区域构成全体积病灶区域；采用影像组学的标准方法从所述全体积病灶区域中提取7个特征作为检测PD‑L1的标志性因子；根据标志性因子以及预设公式计算PD‑L1表达的概率。本发明实现了PD‑L1的无创检测，且通过实验数据发现本发明的检测结果准确率高达95％以上。

技术研发人员：黄伟鹏,林抟宇,肖刚,杨贵生,曾丽婷,陈思兰
受保护的技术使用者：揭阳市人民医院
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15