CN115131343A - 一种慢性鼻窦炎分型方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

一种慢性鼻窦炎分型方法、装置、设备及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种慢性鼻窦炎分型方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画；提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到分型结果。本发明建立了一种前瞻，无创，及时，客观的慢性鼻窦炎分型方法。

Description

一种慢性鼻窦炎分型方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及临床医学技术领域，具体而言，涉及一种慢性鼻窦炎分型方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
慢性鼻窦炎(CRS)是发生于上呼吸道(鼻窦及鼻腔黏膜)的慢性炎症性疾病，其发病率在我国高达8％，给国家及患者造成了极大的负担。目前，国内外指南将慢性鼻窦炎按照临床特征或病理特征分为多种亚型，推荐以糖皮质激素、抗生素和鼻内镜手术为核心的治疗方案，但仍有20％-80％患者在治疗后复发。研究显示这可能与两个因素相关：①慢性鼻窦炎是一种异质性疾病，不同亚型的鼻窦炎对治疗方案的反应不同，而目前均一化的治疗方案缺少对疾病异质性的考虑；②疾病的分型缺乏及时性与客观性，难以对疾病治疗提供早期依据。
慢性鼻窦炎在临床上可以分为两种类型：①慢性鼻窦炎不伴鼻息肉(CRSsNP)；②慢性鼻窦炎伴有鼻息肉(CRSwNP)。其中，CRSwNP又可以细分为嗜酸性粒细胞性鼻息肉(ECRSwNP)和非嗜酸性粒细胞性鼻息肉(NECRSwNP)两个亚型，前者对激素治疗敏感，而后者对大环内脂类抗生素治疗敏感。鉴别诊断评估是实施个体化治疗策略的重要前提，
因此，准确区分ECRSwNP和NECRSwNP对CRS的治疗是至关重要的。在精准医疗、个体医疗的大环境下，建立一种针对慢性鼻窦炎早期的、无创的、迅速的、客观的、非侵入性、不增加成本的诊疗评估系统，对于变革当前上呼吸道疾病诊疗模式具有重大的科学意义与现实需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种慢性鼻窦炎分型方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。
为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：
一方面，本申请实施例提供了一种慢性鼻窦炎分型方法，所述方法包括：
获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；
对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域；
提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；
基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集对预测模型进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；
根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到待预测的患者的慢性鼻窦炎分型结果。
第二方面，本申请实施例提供了一种慢性鼻窦炎分型装置，所述装置包括获取模块、勾画模块、筛选模块、训练模块和预测模块。
获取模块，用于获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；
勾画模块，用于对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域；
筛选模块，用于提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；
训练模块，用于基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集对预测模型进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；
预测模块，用于根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到待预测的患者的慢性鼻窦炎分型结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种慢性鼻窦炎分型设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述慢性鼻窦炎分型方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述慢性鼻窦炎分型方法的步骤。
本发明的有益效果为：
1、目前，疾病的病理分型依赖于术后病理结果，意味着患者必须进行有创操作才能得到相应分类且不具时效性，而本发明建立了一种前瞻，无创，及时，客观的慢性鼻窦炎分型方法，本发明将影像组学特征与临床特征(性别、年龄、并发症、血常规等)结合，进一步揭示了慢性鼻窦炎的异质性，并且利用影像组学特征与临床特征同时对模型进行训练，可以提高最终模型分型结果的准确性。
2、对上呼吸道炎症性疾病(慢性鼻窦炎)，CT是常规检查，但CT报告多依据临床医生的经验进行，即使有相应的评分细则也非常主观；本发明提出的基于影像组学的综合预测系统没有增加医患成本，但更客观和更深层次的利用了检查结果。
3、在本发明中，除了充分挖掘影像组学特征与临床特征之外，还提供了影像学图像特征与影像学语义特征的挖掘方法，进而提出了利用单个特征或融合多个特征对模型进行训练的方法，通过此种方法扩宽本发明的适用性。
4、对上呼吸道炎症性疾病，目前没有影像图像信息挖掘的相关方案，本发明将影像组学首次应用于上呼吸道炎症疾病的临床诊疗，具有开创性的意义。
5、目前，疾病的治疗方案较均一，没有充分考虑疾病的异质性。本发明从图像角度深入挖掘了疾病信息，有助于慢性鼻窦炎异质性研究以提供个体化的治疗方案。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1是本发明实施例中所述的慢性鼻窦炎分型方法流程示意图；
图2是本发明实施例中所述的慢性鼻窦炎分型装置结构示意图；
图3是本发明实施例中所述的慢性鼻窦炎分型设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号或字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种慢性鼻窦炎分型方法，该方法包括步骤S1、步骤S2、步骤S3、步骤S4和步骤S5。
步骤S1、获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；
在本步骤中，临床治疗信息包括患者人口学资料(如：性别，年龄，生活习惯，生活环境等)；血常规检测结果；并发症(如：哮喘、过敏性鼻炎、过敏状态、阿司匹林不耐受)；既往史(如：鼻部手术史等信息)；
步骤S2、对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域；
在进行感兴趣区域勾画前，还可以将全部的头颅鼻窦CT图像进行图像标准化与层厚标准化，即重采样到栅格大小相同的像元，处理后再进行感兴趣区域勾画；
本步骤的具体实现方式包括步骤S21和步骤S22；
步骤S21、勾画所述头颅鼻窦CT图像中的鼻窦区域和鼻腔区域的轮廓，其中，对双侧额窦区域，用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在额窦对应的横断位层面上隔层勾画额窦边缘，得到额窦区域；对双侧上颌窦区域，采用阈值分割下的等值追踪算法，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，隔层勾画上颌窦边缘，得到上颌窦区域；对双侧筛窦区域，采用阈值分割下的区域增长，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，设定增长点为筛窦内任意软组织或空腔位点，开始增长自动勾画出筛窦边缘，得到筛窦区域；对蝶窦区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在蝶窦对应的横断位层面上隔层勾画蝶窦边缘，得到蝶窦区域；对鼻腔区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在鼻腔对应的横断位层面上隔层勾画鼻腔边缘，得到鼻腔区域；
对鼻窦CT图像感兴趣区域进行勾画，主要采用半自动勾画方式，即：放射科医生半自动勾画鼻窦CT中的鼻窦区域和鼻腔区域的轮廓，包括：额窦区域，上颌窦区域，筛窦区域，蝶窦区域和鼻腔区域；
步骤S21具体为：
其中，额窦的前(外)侧边缘为额骨外骨板，后侧边缘为额骨内骨板即颅前窝前壁的一部分，底部为眼眶顶壁和前组筛窦顶壁，内侧边缘为额窦中隔。对双侧额窦区域，用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在额窦对应的横断位层面上隔层勾画额窦边缘，得到额窦区域；
其中，上颌窦的前侧边缘为尖牙窝，后外侧边缘为翼腭窝和颞下窝，内侧边缘为中鼻道和下鼻道外侧壁，上侧边缘为眼眶底，底部边缘为上颌骨的牙槽突。对双侧上颌窦区域，采用阈值分割下的等值追踪算法，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，隔层勾画上颌窦边缘，得到上颌窦区域；
其中，筛窦的外侧边缘为泪骨和纸样板，内侧边缘为鼻腔外侧上部即中鼻甲和上鼻甲附着部位，顶部边缘为颅前窝下部边缘为中鼻道外侧壁结构，前侧边缘为额骨，后侧边缘为蝶筛板。对双侧筛窦区域，采用阈值分割下的区域增长，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，设定增长点为筛窦内任意软组织或空腔位点，开始增长自动勾画出筛窦边缘，得到筛窦区域；
其中，蝶窦外上侧边缘为颅中窝，前侧边缘为鼻腔顶和蝶筛板，后侧边缘毗邻枕骨，下部边缘为后鼻孔上缘和鼻咽顶。对蝶窦区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在蝶窦对应的横断位层面上隔层勾画蝶窦边缘，得到蝶窦区域；
其中，鼻腔的前界为鼻骨前缘连接线，后界为鼻后缘连接线。对鼻腔区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在鼻腔对应的横断位层面上隔层勾画鼻腔边缘，得到鼻腔区域；
步骤S22、将得到的所有区域采用中值平滑算法构成连续完整的感兴趣区域。
步骤S3、提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；
本步骤的具体实现方式包括步骤S31和步骤S32；
步骤S31、提取所述感兴趣区域的特征，得到每张所述头颅鼻窦CT图像的影像组学特征，对全部的所述影像组学特征进行筛选，得到筛选后的影像组学特征；
本步骤的具体实现方式包括步骤S311-步骤S315；
步骤S311、采用PyRadiomics包提取每一个所述感兴趣区域的特征，得到所述影像组学特征；
在本步骤中，影像组学特征主要来自PyRadiomics对感兴趣区域的特征提取。PyRadiomics是一个开源的python软件包，是成熟的影像组学特征提取方式，所提取的感兴趣区域影像组学特征包括一阶统计特征、形状特征、纹理特征以及小波特征；
本步骤从慢性鼻窦炎CT图像中的每个感兴趣区域提取1316个特征，包括18个一阶统计特征，24个形状特征，24个灰度共生矩阵，16个灰度游程矩阵，16个灰度区域大小矩阵，5个相邻灰度差分矩阵，14个灰度依赖矩阵，以及特定滤波器自定义特征：高斯-拉普拉斯滤波及小波滤波；
其中，对于高斯滤波器的拉普拉斯算子，本实施例设置δ＝1.0，δ＝1.5，δ＝2.2，δ＝2.5。其中，δ＝1.0用于表示精细纹理(约4pixels或2.72mm的特征)，δ＝1.5和δ＝2.0用于表示中等纹理(约6-10pixels或4.08-6.8mm的特征)，δ＝2.5用于表示粗纹理(约12pixels或8.16mm的特征)。该滤波是一种边缘增强滤波器，强调灰度变化的区域与纹理粗糙度，δ参数较小则强调较细的纹理，较高则强调较粗糙的纹理。通过不同的δ值，实现对图像边缘的特征提取；
其中，对于小波滤波特征，本实施例采用低通(L)/高通(H)“Coiflet1”滤波器，得到8种不同的分解组合(LHL、LHH、LLH、HLL、HHL、HLH、LLL和HHH)。根据不同的频率，将有用信号和噪声信号分解到不同的尺度上，从而忽略噪声得到有用特征；
除了上述对影像组学特征进行提取之外，还可以提取影像学图像特征和影像语义特征，其中，通过卷积神经网络提取头颅鼻窦CT图像对应的影像学图像特征；其中，影像语义特征由诊断医师进行评估，将每一个评估结果作为一个变量，例如患者是否存在鼻窦解剖结构的变异，患者是否有过颅脑外伤骨折史，均可作为一个变量；
步骤S312、获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第一特征值和第二特征值，其中，所述第一特征值和所述第二特征值分别为不同的医生对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第一特征值和第二特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者间-组内相关系数；
步骤S313、获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第三特征值和第四特征值，其中，所述第三特征值和所述第四特征值为同一位医生在不同时期对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第三特征值和第四特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数；
步骤S314、对每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数进行分析，若观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数均大于预设数值，则将此影像组学特征保留；
步骤S315、将保留的影像组学特征输入最大相关-最小冗余算法中，将最大相关-最小冗余算法的输出输入套索算法中，所述套索算法的输出作为需要的影像组学特征，在所述影像组学特征中筛选出所述需要的影像组学特征，得到筛选后的影像组学特征。
步骤S32、将所述临床治疗信息中的每一个信息作为一个特征，对临床治疗信息中的特征进行筛选，得到筛选后的临床特征。
在本步骤中，可以选择卡方检验、t检验、t’检验、Mann-Whitney U检验等方法进行差异显著性分析，得到筛选后的临床特征。
步骤S4、基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集对预测模型进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；
在进行标签标注时，根据术后病理结果，人为的将患者分为ECRSwNP与NECRSwNP两组，根据分组结果给每位慢性鼻窦炎患者分别赋予类型标签；
本步骤的具体实现方式包括步骤S41和步骤S42；
步骤S41、将每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征及特征值和慢性鼻窦炎类型标签作为一个样本中包含的数据，构建样本集；
步骤S42、利用所述样本集对多元逻辑回归、支持向量机、随机森林、决策树、极限梯度提升或人工神经网络进行训练，训练时将筛选后的特征及特征值作为输入，慢性鼻窦炎类型标签作为输出，得到所述慢性鼻窦炎分型模型。
步骤S5、根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到待预测的患者的慢性鼻窦炎分型结果。
在模型训练部分，除了上述的训练方法之外，还可以只利用影像组学特征和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练，或只利用临床治疗信息和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练；
当提取到影像学图像特征和影像语义特征后，还可以利用每位患者对应的影像学图像特征和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练，还可以利用每位患者对应的影像语义特征和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练；还可以进行特征融合，利用每位患者对应的影像学图像特征、影像组学特征值和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练；利用每位患者对应的影像语义特征、影像组学特征值和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练；利用每位患者对应的影像语义特征、影像学图像特征和慢性鼻窦炎类型标签对模型进行训练等；通过多种方式均可得到慢性鼻窦炎分型模型；
通过此步骤可以得出，除了充分挖掘影像组学特征与临床特征之外，还提供了影像学图像特征与影像学语义特征的挖掘方法，进而提出了利用单个特征或融合多个特征对模型进行训练的方法，通过此种方法扩宽了本发明的适用性。
实施例2
如图2所示，本实施例提供了一种慢性鼻窦炎分型装置，所述装置包括获取模块701、勾画模块702、筛选模块703、训练模块704和预测模块705。
获取模块701，用于获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；
勾画模块702，用于对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域；
筛选模块703，用于提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；
训练模块704，用于基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集对预测模型进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；
预测模块705，用于根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到待预测的患者的慢性鼻窦炎分型结果。
在本公开的一种具体实施方式中，所述勾画模块702，还包括勾画单元7021和构成单元7022。
勾画单元7021，用于勾画所述头颅鼻窦CT图像中的鼻窦区域和鼻腔区域的轮廓，其中，对双侧额窦区域，用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在额窦对应的横断位层面上隔层勾画额窦边缘，得到额窦区域；对双侧上颌窦区域，采用阈值分割下的等值追踪算法，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，隔层勾画上颌窦边缘，得到上颌窦区域；对双侧筛窦区域，采用阈值分割下的区域增长，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，设定增长点为筛窦内任意软组织或空腔位点，开始增长自动勾画出筛窦边缘，得到筛窦区域；对蝶窦区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在蝶窦对应的横断位层面上隔层勾画蝶窦边缘，得到蝶窦区域；对鼻腔区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在鼻腔对应的横断位层面上隔层勾画鼻腔边缘，得到鼻腔区域；
构成单元7022，用于将得到的所有区域采用中值平滑算法构成连续完整的感兴趣区域。
在本公开的一种具体实施方式中，所述筛选模块703，还包括第一筛选单元7031和第二筛选单元7032。
第一筛选单元7031，用于提取所述感兴趣区域的特征，得到每张所述头颅鼻窦CT图像的影像组学特征，对全部的所述影像组学特征进行筛选，得到筛选后的影像组学特征；
第二筛选单元7032，用于将所述临床治疗信息中的每一个信息作为一个特征，对临床治疗信息中的特征进行筛选，得到筛选后的临床特征。
在本公开的一种具体实施方式中，所述第一筛选单元7031，还包括提取子单元70311、第一获取子单元70312、第二获取子单元70313、分析子单元70314和筛选子单元70315。
提取子单元70311，用于采用PyRadiomics包提取每一个所述感兴趣区域的特征，得到所述影像组学特征；
第一获取子单元70312，用于获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第一特征值和第二特征值，其中，所述第一特征值和所述第二特征值分别为不同的医生对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第一特征值和第二特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者间-组内相关系数；
第二获取子单元70313，用于获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第三特征值和第四特征值，其中，所述第三特征值和所述第四特征值为同一位医生在不同时期对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第三特征值和第四特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数；
分析子单元70314，用于对每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数进行分析，若观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数均大于预设数值，则将此影像组学特征保留；
筛选子单元70315，用于将保留的影像组学特征输入最大相关-最小冗余算法中，将最大相关-最小冗余算法的输出输入套索算法中，所述套索算法的输出作为需要的影像组学特征，在所述影像组学特征中筛选出所述需要的影像组学特征，得到筛选后的影像组学特征。
在本公开的一种具体实施方式中，所述训练模块704，还包括构建单元7041和训练单元7042。
构建单元7041，用于将每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征及特征值和慢性鼻窦炎类型标签作为一个样本中包含的数据，构建样本集；
训练单元7042，用于利用所述样本集对多元逻辑回归、支持向量机、随机森林、决策树、极限梯度提升或人工神经网络进行训练，训练时将筛选后的特征及特征值作为输入，慢性鼻窦炎类型标签作为输出，得到所述慢性鼻窦炎分型模型。
需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实施例3
相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种慢性鼻窦炎分型设备，下文描述的慢性鼻窦炎分型设备与上文描述的慢性鼻窦炎分型方法可相互对应参照。
图3是根据一示例性实施例示出的慢性鼻窦炎分型设备800的框图。如图3所示，该慢性鼻窦炎分型设备800可以包括：处理器801，存储器802。该慢性鼻窦炎分型设备800还可以包括多媒体组件803，I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
其中，处理器801用于控制该慢性鼻窦炎分型设备800的整体操作，以完成上述的慢性鼻窦炎分型方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该慢性鼻窦炎分型设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该慢性鼻窦炎分型设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该慢性鼻窦炎分型设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。
在一示例性实施例中，该慢性鼻窦炎分型设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal ProcessingDevice，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的慢性鼻窦炎分型方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的慢性鼻窦炎分型方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由该慢性鼻窦炎分型设备800的处理器801执行以完成上述的慢性鼻窦炎分型方法。
实施例4
相应于上面的方法实施例，本公开实施例还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的慢性鼻窦炎分型方法可相互对应参照。
一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的慢性鼻窦炎分型方法的步骤。
该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种慢性鼻窦炎分型方法，其特征在于，包括：
获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；
对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域；
提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；
基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集对预测模型进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；
根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到待预测的患者的慢性鼻窦炎分型结果。
2.根据权利要求1所述的慢性鼻窦炎分型方法，其特征在于，对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域，包括：
勾画所述头颅鼻窦CT图像中的鼻窦区域和鼻腔区域的轮廓，其中，对双侧额窦区域，用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在额窦对应的横断位层面上隔层勾画额窦边缘，得到额窦区域；对双侧上颌窦区域，采用阈值分割下的等值追踪算法，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，隔层勾画上颌窦边缘，得到上颌窦区域；对双侧筛窦区域，采用阈值分割下的区域增长，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，设定增长点为筛窦内任意软组织或空腔位点，开始增长自动勾画出筛窦边缘，得到筛窦区域；对蝶窦区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在蝶窦对应的横断位层面上隔层勾画蝶窦边缘，得到蝶窦区域；对鼻腔区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在鼻腔对应的横断位层面上隔层勾画鼻腔边缘，得到鼻腔区域；
将得到的所有区域采用中值平滑算法构成连续完整的感兴趣区域。
3.根据权利要求1所述的慢性鼻窦炎分型方法，其特征在于，提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征，包括：
提取所述感兴趣区域的特征，得到每张所述头颅鼻窦CT图像的影像组学特征，对全部的所述影像组学特征进行筛选，得到筛选后的影像组学特征；
将所述临床治疗信息中的每一个信息作为一个特征，对临床治疗信息中的特征进行筛选，得到筛选后的临床特征。
4.根据权利要求3所述的慢性鼻窦炎分型方法，其特征在于，提取所述感兴趣区域的特征，得到每张所述头颅鼻窦CT图像的影像组学特征，对全部的所述影像组学特征进行筛选，得到筛选后的影像组学特征，包括：
采用PyRadiomics包提取每一个所述感兴趣区域的特征，得到所述影像组学特征；
获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第一特征值和第二特征值，其中，所述第一特征值和所述第二特征值分别为不同的医生对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第一特征值和第二特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者间-组内相关系数；
获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第三特征值和第四特征值，其中，所述第三特征值和所述第四特征值为同一位医生在不同时期对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第三特征值和第四特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数；
对每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数进行分析，若观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数均大于预设数值，则将此影像组学特征保留；
将保留的影像组学特征输入最大相关-最小冗余算法中，将最大相关-最小冗余算法的输出输入套索算法中，所述套索算法的输出作为需要的影像组学特征，在所述影像组学特征中筛选出所述需要的影像组学特征，得到筛选后的影像组学特征。
5.一种慢性鼻窦炎分型装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多位慢性鼻窦炎患者的临床治疗信息和治疗前的头颅鼻窦CT图像；
勾画模块，用于对每张所述头颅鼻窦CT图像的感兴趣区域进行勾画，得到感兴趣区域；
筛选模块，用于提取所述感兴趣区域和所述临床治疗信息的特征，分别对感兴趣区域的特征和所述临床治疗信息的特征进行筛选，得到筛选后的特征；
训练模块，用于基于每位所述慢性鼻窦炎患者对应的筛选后的特征、特征值和慢性鼻窦炎类型标签构建样本集，利用所述样本集对预测模型进行训练，得到慢性鼻窦炎分型模型；
预测模块，用于根据待预测的患者的临床治疗信息和头颅鼻窦CT图像，利用所述慢性鼻窦炎分型模型进行预测，得到待预测的患者的慢性鼻窦炎分型结果。
6.根据权利要求5所述的慢性鼻窦炎分型装置，其特征在于，勾画模块，包括：
勾画单元，用于勾画所述头颅鼻窦CT图像中的鼻窦区域和鼻腔区域的轮廓，其中，对双侧额窦区域，用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在额窦对应的横断位层面上隔层勾画额窦边缘，得到额窦区域；对双侧上颌窦区域，采用阈值分割下的等值追踪算法，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，隔层勾画上颌窦边缘，得到上颌窦区域；对双侧筛窦区域，采用阈值分割下的区域增长，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，设定增长点为筛窦内任意软组织或空腔位点，开始增长自动勾画出筛窦边缘，得到筛窦区域；对蝶窦区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在蝶窦对应的横断位层面上隔层勾画蝶窦边缘，得到蝶窦区域；对鼻腔区域，采用阈值分割，将骨质与软组织界限的灰度值做为图像分割阈值，在鼻腔对应的横断位层面上隔层勾画鼻腔边缘，得到鼻腔区域；
构成单元，用于将得到的所有区域采用中值平滑算法构成连续完整的感兴趣区域。
7.根据权利要求5所述的慢性鼻窦炎分型装置，其特征在于，筛选模块，包括：
第一筛选单元，用于提取所述感兴趣区域的特征，得到每张所述头颅鼻窦CT图像的影像组学特征，对全部的所述影像组学特征进行筛选，得到筛选后的影像组学特征；
第二筛选单元，用于将所述临床治疗信息中的每一个信息作为一个特征，对临床治疗信息中的特征进行筛选，得到筛选后的临床特征。
8.根据权利要求7所述的慢性鼻窦炎分型装置，其特征在于，第一筛选单元，包括：
提取子单元，用于采用PyRadiomics包提取每一个所述感兴趣区域的特征，得到所述影像组学特征；
第一获取子单元，用于获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第一特征值和第二特征值，其中，所述第一特征值和所述第二特征值分别为不同的医生对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第一特征值和第二特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者间-组内相关系数；
第二获取子单元，用于获取每张头颅鼻窦CT图像对应的第三特征值和第四特征值，其中，所述第三特征值和所述第四特征值为同一位医生在不同时期对所述头颅鼻窦CT图像进行感兴趣区域的勾画，勾画后提取得到的影像组学特征值；将多张头颅鼻窦CT图像对应的影像组学特征、第三特征值和第四特征值特征输入组内相关系数算法中，得到每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数；
分析子单元，用于对每个所述影像组学特征对应的观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数进行分析，若观察者内-组内相关系数和观察者间-组内相关系数均大于预设数值，则将此影像组学特征保留；
筛选子单元，用于将保留的影像组学特征输入最大相关-最小冗余算法中，将最大相关-最小冗余算法的输出输入套索算法中，所述套索算法的输出作为需要的影像组学特征，在所述影像组学特征中筛选出所述需要的影像组学特征，得到筛选后的影像组学特征。
9.一种慢性鼻窦炎分型设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述慢性鼻窦炎分型方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述慢性鼻窦炎分型方法的步骤。
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