本發(fā)明提供一種腫瘤淋巴結分布圖譜生成方法，在生成腫瘤淋巴結轉移風險圖時，利用圖像配準將病例CT圖像中的淋巴結標記信息配準到模板CT圖像中，避免醫(yī)生手動配準的差異性，提高統(tǒng)計時淋巴結位置信息的準確性，可幫助醫(yī)生更加直觀了解腫瘤淋巴結轉移風險，為醫(yī)生診斷勾畫靶區(qū)提供輔助。而且，通過求解均勻分布函數確定淋巴結密度函數，得到淋巴結密度圖，可以較明顯的顯示出不同淋巴結病發(fā)的風險概率，對醫(yī)生勾畫淋巴結以及淋巴結分區(qū)邊界具有很好的輔助作用。

技術領域

本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，尤其涉及一種腫瘤淋巴結分布圖譜生成方法。

背景技術

腫瘤區(qū)域由于其周圍的淋巴結可能發(fā)生轉移，導致其他健康區(qū)域也發(fā)生病變。以頭頸部腫瘤為例，由于頭頸部粘膜下廣泛分布淋巴管網絡，頭頸部腫瘤區(qū)域的淋巴結轉移風險較高，隱匿性轉移概率可高達30％。放療是頭頸部腫瘤重要的治療方式之一，精準的大體腫瘤(Gross tumor volume，GTV)勾畫以及合適的選擇性照射范圍將改善頭頸部腫瘤患者放療后的生活質量。大體腫瘤指臨床影像學檢查或者體檢中可見的大體腫瘤區(qū)，包括原發(fā)灶(GTVp)和轉移淋巴結(GTVn)。選擇性照射范圍一般為轉移淋巴結所在的淋巴結引流區(qū)。

目前，臨床上轉移淋巴結和淋巴結引流區(qū)的邊界主要是由醫(yī)生基于通用的淋巴結分區(qū)邊界指南手動勾畫，最后結合具體病例影像學信息得到。但是在真實病例中，不同病人其淋巴引流管的位置存在差異性，導致淋巴結實際分布情況與淋巴結引流區(qū)和通用的淋巴結分區(qū)邊界指南有一定的差異性，因此直接將淋巴結引流區(qū)的邊界轉換為轉移淋巴結的邊界時，需要進行一定的修改。醫(yī)生在根據淋巴結分區(qū)邊界指南手動勾畫淋巴結引流區(qū)時，僅僅依賴于醫(yī)生的臨床經驗，勾畫結果較為主觀，且不同醫(yī)生勾畫的淋巴結引流區(qū)可能存在較大差異，對后續(xù)治療方案的確定，治療效果的評估帶來了不利的影響。

因此，現(xiàn)急需提供一種腫瘤淋巴結分布圖譜生成方法。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供一種腫瘤淋巴結分布圖譜生成方法，用以解決現(xiàn)有技術中存在的技術缺陷。

本發(fā)明實施例提供一種腫瘤淋巴結分布圖譜生成方法，包括：

獲取待處理的病例CT圖像，所述病例CT圖像中攜帶有淋巴結標記信息；

基于目標能量函數，對所述病例CT圖像與模板CT圖像進行配準，以將所述病例CT圖像中的所述淋巴結標記信息配準至所述模板CT圖像中；

確定配準后的模板CT圖像中每個淋巴結的位置信息，并基于每個淋巴結的位置信息，確定配準后的模板CT圖像中淋巴結密度，得到淋巴結密度圖。

優(yōu)選地，所述獲取待處理的病例CT圖像，具體包括：

獲取攜帶有淋巴結標記信息的癌癥患者CT掃描圖像，檢測所述癌癥患者CT掃描圖像中的目標區(qū)域；

在所述目標區(qū)域內截取預設層面的癌癥患者CT掃描圖像，得到所述病例CT圖像。

優(yōu)選地，所述基于目標能量函數，對所述病例CT圖像與模板CT圖像進行配準，具體包括：

基于目標能量函數，采用剛性配準方法或非剛性配準方法對所述病例CT圖像與模板CT圖像進行配準。

優(yōu)選地，所述目標能量函數具體包括：表示所述病例CT圖像與所述模板CT圖像中相同位置處的像素灰度值的相互關聯(lián)程度的歸一化互相關系數項以及表示所述病例CT圖像與所述模板CT圖像中的灰度分布的互信息項。

優(yōu)選地，所述獲取待處理的病例CT圖像，還包括：

獲取待處理的頭頸部不同位置的鱗癌病例CT圖像，確定所述鱗癌病例CT圖像對應的臨床數據；

確定所述臨床數據中的原發(fā)灶信息，并將所述位置信息與所述原發(fā)灶信息進行關聯(lián)。