CN111915596A - 一种肺结节良恶性预测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种肺结节良恶性预测方法及装置，其中方法包括：获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息；基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征；利用多种特征选择算法对影像组学特征进行筛选；利用CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取深度学习特征，结合患者临床信息组成多维临床特征向量，将深度学习特征、临床特征、影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量；基于多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种肺结节良恶性预测方法及装置。
背景技术
肺癌是危害人类健康的主要癌症，具有高发病率，低生存率的特点，肺癌的早期诊断对于提高病人生存率尤为重要。肺结节作为肺内的微小病变，与肺部肿瘤的形成关系密切，因此，肺结节的良恶性判断对肺癌的早期筛查起到至关重要的作用。
近年来，影像组学被广泛应用在许多癌症研究的领域中。影像组学是指利用计算机从放射影像中高通量地提取大量的隐含的影像特征，应用大量的自动化数据特征化算法将兴趣区的影像数据转化为具有高分辨率的可发掘的特征空间数据，然后筛选最有价值的影像组学特征来解析临床、病理、分子和基因遗传等表型特征，提高对疾病的诊断效能、疗效评价和预后预测。
目前大部分肺结节良恶性自动判断方法都是基于CT影像特征，这些特征既有基于人工设计的影像组学特征，也有通过深度学习模型提取的高维影像特征。然而，在临床上，只通过影像特征去判断肺结节的良恶性往往是不充分的，还要结合更多的提示疾病性质的预测因子，如患者临床信息、癌胚抗原(CEA)等血清肿瘤标记物、吸烟史、肿瘤家族史、既往恶性肿瘤病史、PET-CT的标准摄取值(SUV)等。
因此，依赖CT影像特征的肺结节良恶性判断方法中，基于影像组学的方法往往具有准确率不高，预测效果不好等缺点；而基于深度学习的方法预测准确率较高，但是模型缺乏可解释性。另外，由于这些方法单纯依赖CT影像特征，对于一些直径比较小的结节往往难以判断其良恶性。
发明内容
本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的肺结节良恶性预测方法及装置。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
本发明的一个方面提供了一种肺结节良恶性预测方法，包括：获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息；基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征；利用多种特征选择算法对影像组学特征进行筛选；利用CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取深度卷积神经网络模型全连接层的特征和深度卷积神经网络模型输出的分数特征作为深度学习特征，结合患者临床信息组成多维临床特征向量，多维临床特征向量中每一个维度对应患者的一个临床特征，将深度学习特征、临床特征、影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量；基于多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型，利用最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
其中，获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画包括：对胸部平扫层原始CT图像进行分辨率归一化处理，将所有图像的x/y/z轴分辨率进行重采样，得到CT图像，设置窗宽窗位，逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。
其中，获取患者临床信息包括：对原始患者临床信息进行文本数值化转化，进行缺失值处理并进行标准化处理，得到患者临床信息。
其中，基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征包括：对原始CT图像，利用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，提取原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，其中，影像组学特征包括：基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵和灰度共生矩阵纹理特征。
其中，多种特征选择算法包括但不限于：单变量分析，多变量分析和递归变量分析；深度卷积神经网络模型包括但不限于：残差网络和密集连接网络；多种分类器算法包括但不限于：支持向量机、随机森林、Logistic回归分析、Extreme Gradient Boosting和Gradient Boosting Decision Tree。
本发明另一方面提供了一种肺结节良恶性预测装置，包括：获取模块，用于获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息；影像组学特征提取模块，用于基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征；特征筛选模块，用于利用多种特征选择算法对影像组学特征进行筛选；多模态特征整合模块，用于利用CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取深度卷积神经网络模型全连接层的特征和深度卷积神经网络模型输出的分数特征作为深度学习特征，结合患者临床信息组成多维临床特征向量，多维临床特征向量中每一个维度对应患者的一个临床特征，将深度学习特征、临床特征、影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量；预测模块，用于基于多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型，利用最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
其中，获取模块通过如下方式获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画：获取模块，具体用于对胸部平扫层原始CT图像进行分辨率归一化处理，将所有图像的x/y/z轴分辨率进行重采样，得到CT图像，设置窗宽窗位，逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。
其中，获取模块通过如下方式获取患者临床信息：获取模块，具体用于对原始患者临床信息进行文本数值化转化，进行缺失值处理并进行标准化处理，得到患者临床信息。
其中，影像组学特征提取模块通过如下方式基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征：影像组学特征提取模块，具体用于对原始CT图像，利用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，提取原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，其中，影像组学特征包括：基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵和灰度共生矩阵纹理特征。
其中，多种特征选择算法包括但不限于：单变量分析，多变量分析和递归变量分析；深度卷积神经网络模型包括但不限于：残差网络和密集连接网络；多种分类器算法包括但不限于：支持向量机、随机森林、Logistic回归分析、Extreme Gradient Boosting和Gradient Boosting Decision Tree。
由此可见，通过本发明提供的肺结节良恶性预测方法及装置，结合CT影像组学特征、深度卷积神经网络所提取出来的高维影像特征和患者的临床诊断指标这几种提示疾病性质的预测因子，构建了以CT影像组学特征为核心，有机整合临床等多模态信息的肺结节良恶性预测模型，可以有效的提高肺结节良恶性的预测效果，提高对小结节的预测准确率，并使模型具有一定的可解释性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种肺结节良恶性预测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种具体的肺结节良恶性预测方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的肺结节良恶性预测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
结合图1和图2对本发明实施例提供的肺结节良恶性预测方法的流程进行说明，参见图1和图2，本发明实施例提供的肺结节良恶性预测方法，包括：
S1，获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息。
具体地，收集胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。收集患者临床信息，包括临床诊断指标和肺部背景特征等。收集患者病理信息，以病理检测结果作为判断结节良恶性的金标准。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画包括：对胸部平扫层原始CT图像进行分辨率归一化处理，将所有图像的x/y/z轴分辨率进行重采样，得到CT图像，设置窗宽窗位，逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。具体地，为防止CT不同图像分辨率、不同大小对模型性能产生不利影响，需要对CT数据进行基本预处理。基本预处理主要包含：a)分辨率归一化，将所有图像的x/y/z轴分辨率重采样到1x1x1(mm/pixel)，使得网络输入数据为各向同性，减少分辨率对于模型性能的干扰；b)窗宽窗位设置，设置数据为肺部窗宽窗位，从而聚焦兴趣区域。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取患者临床信息包括：对原始患者临床信息进行文本数值化转化，进行缺失值处理并进行标准化处理，得到患者临床信息。具体地，对于患者临床信息，则可以进行以下标准化处理：a)数值化，将文本等信息转化为数值信息；b)缺失值处理：对缺失数据进行统计，视不同情况进行丢弃、插值等处理c)标准化处理，减少不同特征不同量纲、不同数量级的影响，提高结果的可靠性和分类器的准确性。
S2，基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征。
具体地，完成CT影像数据预处理后，可以基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征包括：对原始CT图像，利用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，提取原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，其中，影像组学特征包括：基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵和灰度共生矩阵纹理特征。具体地，对于原始CT图像，首先应用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，然后再提取原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，包括基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵(GLCM)、灰度游程矩阵(GLRLM)、灰度区域大小矩阵(GLSZM)和灰度共生矩阵(GLDM)纹理特征。
S3，利用多种特征选择算法对影像组学特征进行筛选。
具体地，本发明纳入大量自动提取的影像组学特征，其中会包含部分与病变分析无关或冗余的特征，为保证建立有效的预测模型，需要从大量影像组学特征中筛选出与预测目标高度相关的特征谱用于后续模型建立。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，多种特征选择算法包括但不限于：单变量分析，多变量分析和递归变量分析。具体地，特征筛选过程使用上述提取出来的特征，采用多种特征选择算法如单变量分析，多变量分析和递归变量分析，具体包括最大相关最小冗余(mRMR)、Lasso回归算法，relief算法、F检验、互信息或Pearson相关系数等，并对特征选择算法有机组合，从海量影像组学特征中筛选出与肺结节良恶性高度相关的关键特征，建立稳定性高、可重复性好的影像组学特征谱。特征选择算法的相关参数，如最大相关最小冗余的步长、Lasso回归算法的惩罚项等，基于多次重复K折交叉验证算法，使用网格搜索的方法找到最优值。
S4，利用CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取深度卷积神经网络模型全连接层的特征和深度卷积神经网络模型输出的分数特征作为深度学习特征，结合患者临床信息组成多维临床特征向量，多维临床特征向量中每一个维度对应患者的一个临床特征，将深度学习特征、临床特征、影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量。
具体地，首先使用预处理后的数据和数据的标签，训练深度卷积神经网络，模型结构基于目前主流的深度学习网络模型，包括但不限于残差网络(ResNet)，密集连接网络(DenseNet)等。卷积神经网络模型训练完成后，取出模型最后全连接层的特征和最后模型输出的分数特征作为深度学习特征。然后整理患者的临床信息，包括临床诊断指标和肺部背景特征等，组成一个多维临床特征向量，向量中每一个维度对应病人的一个临床特征。最后，将深度学习特征、临床特征与第二步中筛选出的影像组学特征拼接到一起，组成最终的多模态特征向量，送入下一步中进行模型的训练。
S5，基于多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型，利用最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，多种分类器算法包括但不限于：支持向量机、随机森林、Logistic回归分析、Extreme Gradient Boosting和Gradient BoostingDecision Tree。
具体地，基于有效特征，利用支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、Logistic回归分析(Logistic Regression)、Extreme Gradient Boosting、GradientBoosting Decision Tree等多种分类器算法建立基于影像特征、临床病理信息等多模态信息的肺结节良恶性预测模型。同时，可以使用ROC下曲线面积(AUC)、准确性、敏感性及特异性作为模型诊断效能的评价指标，以期得到最佳的预测性能。
本发明提供的肺结节良恶性预测方法，使用整合后的CT影像组学特征、深度卷积神经网络所提取出来的高维影像特征和患者的临床诊断指标这几种多模态特征，构建肺结节良恶性预测模型；组合了最大相关最小冗余(mRMR)、Lasso回归算法，relief算法、F检验、互信息或Pearson相关系数等特征选择方法，建立了稳定性高、可重复性好的影像组学特征谱；基于多模态特征，使用了多种机器学习分类构建肺结节良恶性预测模型，根据模型诊断效能的评价指标反向选择最佳分类模型，最后得到更优的肺结节良恶性预测效果。
由此可见，通过本发明提供的肺结节良恶性预测方法，以影像组学特征为核心，整合了深度卷积神经网络所提取出来的高维影像特征和患者的临床诊断指标等提示疾病性质的预测因子，构建了一套肺结节良恶性预测模型，可以有效提高肺结节良恶性的预测准确率，尤其是依据影像难以区分的小结节的良恶性，并具有良好的特征可解释性；有机组合了多种特征选择算法，构建多种肺结节良恶性预测的机器学习模型，并通过评价指标的反向选择，构建最佳的肺结节良恶性预测模型。
图3示出了本发明实施例提供的肺结节良恶性预测装置的结构示意图，该肺结节良恶性预测装置应用上述方法，以下仅对肺结节良恶性预测装置的结构进行简单说明，其他未尽事宜，请参照上述肺结节良恶性预测方法中的相关描述，参见图3，本发明实施例提供的肺结节良恶性预测装置，包括：
获取模块，用于获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息；
影像组学特征提取模块，用于基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征；
特征筛选模块，用于利用多种特征选择算法对影像组学特征进行筛选；
多模态特征整合模块，用于利用CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取深度卷积神经网络模型全连接层的特征和深度卷积神经网络模型输出的分数特征作为深度学习特征，结合患者临床信息组成多维临床特征向量，多维临床特征向量中每一个维度对应患者的一个临床特征，将深度学习特征、临床特征、影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量；
预测模块，用于基于多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型，利用最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取模块通过如下方式获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画：获取模块，具体用于对胸部平扫层原始CT图像进行分辨率归一化处理，将所有图像的x/y/z轴分辨率进行重采样，得到CT图像，设置窗宽窗位，逐层对CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取模块通过如下方式获取患者临床信息：获取模块，具体用于对原始患者临床信息进行文本数值化转化，进行缺失值处理并进行标准化处理，得到患者临床信息。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，影像组学特征提取模块通过如下方式基于PyRadiomics工具包提取感兴趣区域内肺结节的影像组学特征：影像组学特征提取模块，具体用于对原始CT图像，利用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，提取原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，其中，影像组学特征包括：基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵和灰度共生矩阵纹理特征。
作为本发明实施例的一个可选实施方式，多种特征选择算法包括但不限于：单变量分析，多变量分析和递归变量分析；深度卷积神经网络模型包括但不限于：残差网络和密集连接网络；多种分类器算法包括但不限于：支持向量机、随机森林、Logistic回归分析、Extreme Gradient Boosting和Gradient Boosting Decision Tree。
本发明提供的肺结节良恶性预测装置，使用整合后的CT影像组学特征、深度卷积神经网络所提取出来的高维影像特征和患者的临床诊断指标这几种多模态特征，构建肺结节良恶性预测模型；组合了最大相关最小冗余(mRMR)、Lasso回归算法，relief算法、F检验、互信息或Pearson相关系数等特征选择方法，建立了稳定性高、可重复性好的影像组学特征谱；基于多模态特征，使用了多种机器学习分类构建肺结节良恶性预测模型，根据模型诊断效能的评价指标反向选择最佳分类模型，最后得到更优的肺结节良恶性预测效果。
由此可见，通过本发明提供的肺结节良恶性预测装置，以影像组学特征为核心，整合了深度卷积神经网络所提取出来的高维影像特征和患者的临床诊断指标等提示疾病性质的预测因子，构建了一套肺结节良恶性预测模型，可以有效提高肺结节良恶性的预测准确率，尤其是依据影像难以区分的小结节的良恶性，并具有良好的特征可解释性；有机组合了多种特征选择算法，构建多种肺结节良恶性预测的机器学习模型，并通过评价指标的反向选择，构建最佳的肺结节良恶性预测模型。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种肺结节良恶性预测方法，其特征在于，包括：
获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对所述CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息；
基于PyRadiomics工具包提取所述感兴趣区域内肺结节的影像组学特征；
利用多种特征选择算法对所述影像组学特征进行筛选；
利用所述CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取所述深度卷积神经网络模型全连接层的特征和所述深度卷积神经网络模型输出的分数特征作为深度学习特征，结合所述患者临床信息组成多维临床特征向量，所述多维临床特征向量中每一个维度对应患者的一个临床特征，将所述深度学习特征、所述临床特征、所述影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量；
基于所述多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用所述患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型，利用所述最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对所述CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画包括：
对胸部平扫层原始CT图像进行分辨率归一化处理，将所有图像的x/y/z轴分辨率进行重采样，得到所述CT图像，设置窗宽窗位，逐层对所述CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取患者临床信息包括：
对原始患者临床信息进行文本数值化转化，进行缺失值处理并进行标准化处理，得到患者临床信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于PyRadiomics工具包提取所述感兴趣区域内肺结节的影像组学特征包括：
对所述原始CT图像，利用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，提取所述原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，其中，所述影像组学特征包括：基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵和灰度共生矩阵纹理特征。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述多种特征选择算法包括但不限于：单变量分析，多变量分析和递归变量分析；
所述深度卷积神经网络模型包括但不限于：残差网络和密集连接网络；
所述多种分类器算法包括但不限于：支持向量机、随机森林、Logistic回归分析、Extreme Gradient Boosting和Gradient Boosting Decision Tree。
6.一种肺结节良恶性预测装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对所述CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画，获取患者临床信息和患者病理信息；
影像组学特征提取模块，用于基于PyRadiomics工具包提取所述感兴趣区域内肺结节的影像组学特征；
特征筛选模块，用于利用多种特征选择算法对所述影像组学特征进行筛选；
多模态特征整合模块，用于利用所述CT图像训练深度卷积神经网络模型，获取所述深度卷积神经网络模型全连接层的特征和所述深度卷积神经网络模型输出的分数特征作为深度学习特征，结合所述患者临床信息组成多维临床特征向量，所述多维临床特征向量中每一个维度对应患者的一个临床特征，将所述深度学习特征、所述临床特征、所述影像组学特征进行拼接，得到多模态特征向量；
预测模块，用于基于所述多模态特征向量，利用多种分类器算法建立肺结节良恶性预测模型，利用所述患者病理信息对预测结果进行分析，得到最佳肺结节良恶性预测模型，利用所述最佳肺结节良恶性预测模型对肺结节进行良恶性预测。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块通过如下方式获取胸部平扫薄层CT图像，并逐层对所述CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画：
所述获取模块，具体用于对胸部平扫层原始CT图像进行分辨率归一化处理，将所有图像的x/y/z轴分辨率进行重采样，得到所述CT图像，设置窗宽窗位，逐层对所述CT图像中的肺结节进行感兴趣区域勾画。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块通过如下方式获取患者临床信息：
所述获取模块，具体用于对原始患者临床信息进行文本数值化转化，进行缺失值处理并进行标准化处理，得到患者临床信息。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述影像组学特征提取模块通过如下方式基于PyRadiomics工具包提取所述感兴趣区域内肺结节的影像组学特征：
所述影像组学特征提取模块，具体用于对所述原始CT图像，利用高通或低通小波滤波器和具有不同λ参数的拉普拉斯高斯滤波器进行处理，得到8个小波预处理后图像和5个拉普拉斯滤波器处理后的图像，提取所述原始CT图像和处理后图像的影像组学特征，其中，所述影像组学特征包括：基于图像像素值的一阶特征、描述肿瘤形态的形态特征及描述肿瘤内部和表面纹理的灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵和灰度共生矩阵纹理特征。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述多种特征选择算法包括但不限于：单变量分析，多变量分析和递归变量分析；
所述深度卷积神经网络模型包括但不限于：残差网络和密集连接网络；
所述多种分类器算法包括但不限于：支持向量机、随机森林、Logistic回归分析、Extreme Gradient Boosting和Gradient Boosting Decision Tree。
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