结合T1加权图像和动脉期图像的癌症肿瘤治疗疗效评估方法

一种结合T1加权图像和动脉期图像的癌症肿瘤治疗疗效评估方法，首先利用两个独立的U‑Net分割网络，分别对治疗前后的T1加权磁共振图像和动脉期CT(或MR)图像中的肝脏肿瘤区域进行精准分割；随后，通过图像处理算法将各图像中分割出的肿瘤区域进行高亮显示，并自动选取肿瘤横截面积最大的代表性切片；接着，计算每张切片肿瘤区域的平均像素强度与面积的比值，并取其均值作为特征值；最后，基于治疗前后T1加权像和动脉期图像的特征值，构建出一个综合的疗效评估变化率(R值)量化指标。本发明通过深度学习与图像处理相结合，实现了对癌症疗效的快速、自动、定量评估，为临床医生提供了精准可靠的决策支持。