由细胞能量代谢微环境图像特征推测肿瘤分型分期的方法

本申请涉及肿瘤诊断技术领域，尤其涉及一种由细胞能量代谢微环境图像特征推测肿瘤分型分期的方法。包括：获取磁共振波普数据采集模块获取的MRS信号；对MRS信号进行信噪比分析，并结合回波时间和乳酸特征峰遴选进行信号预处理；对预处理后的MRS信号进行增强图像处理，通过卷积神经网络学习每个场强下信号特征与空间分辨率的映射关系，以提高MRS信号在小病灶区域的数据可读性；根据MRS信号，提取与糖酵解相关的代谢特征，代谢特征包括葡萄糖摄取、乳酸生成及代谢酶活性相关的图像特征；结合代谢特征与预设的肿瘤分型分期模型，生成MRS信号对应的肿瘤分型结果和肿瘤分期结果，通过基因组或蛋白质组信息与MRS代谢特征联合训练构建肿瘤分型分期模型。