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联合CT与MRI的肝癌术前可切除性评估系统

摘要

肝癌是我国常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率均位居前列。手术切除是目前

治疗肝癌最有效的方法，但术前准确评估肿瘤可切除性对制定治疗方案至关重要。本研

究旨在开发一套联合CT与MRI的肝癌术前可切除性评估系统，通过多模态医学影像

融合分析技术，提高肝癌可切除性评估的准确性和可靠性。系统将整合CT的解剖结构

信息与MRI的功能代谢信息，结合人工智能算法，建立定量化的评估模型。本研究采

用多中心、前瞻性研究设计，计划纳入500例肝癌患者进行验证。预期成果包括一套完

整的评估系统软件、相关技术专利以及临床应用指南。该系统的建立将显著提升肝癌术

前评估的精准度，为临床决策提供科学依据，有望改善患者预后并降低医疗成本。

引言与背景

肝癌流行病学现状

肝癌是全球第六大常见癌症和第三大癌症死因，根据世界卫生组织国际癌症研究

机构(IARC)的数据，2020年全球新发肝癌病例约90.6万例，死亡病例约83.0万例。

中国是肝癌高发国家，每年新发病例约占全球的4550%，死亡病例占全球的4750%。国

家癌症中心发布的《2022年中国癌症报告》显示，肝癌在我国恶性肿瘤发病谱中位居

第五位，在恶性肿瘤死因谱中位居第二位。肝癌的高发病率和高死亡率给我国公共卫生

系统带来沉重负担，也凸显了早期诊断和精准治疗的重要性。

肝癌治疗现状与挑战

目前肝癌的治疗方法包括手术切除、肝移植、局部消融、介入治疗、放疗、靶向治

疗和免疫治疗等。手术切除仍是肝癌患者获得长期生存的最重要手段，适用于肝功能良

好、肿瘤可切除的患者。然而，临床上仅有2030%的肝癌患者在初诊时适合手术切除。

术前准确评估肿瘤可切除性对治疗决策至关重要，评估不足可能导致错失手术机会，评

估过度则可能导致无效开腹手术。传统评估方法主要依赖医生经验，存在主观性强、一

致性差等问题。随着医学影像技术的发展，CT和MRI已成为肝癌术前评估的主要工

具，但单一影像学检查存在局限性，如何有效整合多模态影像信息是当前研究的重点和

难点。

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研究意义与创新点

本研究旨在开发联合CT与MRI的肝癌术前可切除性评估系统，具有重要的临床

意义和科学价值。从临床角度看，该系统有望提高术前评估的准确性，帮助医生制定更

合理的治疗方案，改善患者预后。从技术角度看，多模态医学影像融合和人工智能分析

是医学影像学的发展方向，本研究将推动相关技术的临床转化应用。本研究的创新点在

于：首次系统整合CT和MRI的多维度信息用于肝癌可切除性评估；引入深度学习算

法实现自动化分析；建立定量化的评估模型替代传统经验判断。这些创新将显著提升肝

癌术前评估的精准度和效率。

研究概述

研究目标与内容

本研究的主要目标是开发一套基于CT和MRI多模态影像的肝癌术前可切除性评

估系统，并通过临床验证其有效性。具体研究内容包括：(1)构建肝癌多模态影像数据

库，收集至少500例肝癌患者的CT和MRI影像数据及临床资料；(2)开发多模态影

像融合算法，实现CT与MRI图像的精确配准和信息融合；(3)建立基于深度学习的

肿瘤分割和特征提取模型；(4)构建可切除性评估模型，整合影像学特征、临床指标和

实验室检查结果；(5)开发系统软件平台，实现从影像输入到评估报告输出的全流程自

动化；(6)开展前瞻性临床验证，评估系统的诊断效能和临床应用价值。

技术路线

本研究的技术路线包括以下几个关键环节：(1)数据采集与预处理：收集多中心肝

癌患者的CT和MRI影像数据，进行标准化处理和质量控制；(2)影像配准与融合：开

发基于互信息和形变场的多模态影像配准算法，实现CT与MRI图像的精确对齐；(3)

肿瘤分割与特征提取：采用UNet等深度学习网络实现肿瘤自动分割，提取形态学、纹

理和功能特征；(4)评估模型构建：基于随机森林、支持向量机和神经网络等机器学习

方法，建立可切除性评估模型；(5)系统集成与验证：将各模块整合为软件系统，通过

临床数据验证其性能。整个技术路线注重各环节的衔接和优化，确保系统的可靠性和实