[發明專利]肝細胞癌的微血管侵犯預測模型構建方法與概率預測方法

在審

• 申請號: 202011528302.8
• 申請日: 2020-12-22
• 公開（公告）號: CN112651507A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 李躍明;溫麗婷;嚴川;葉榕平;朱月珉;周麗麗;陳曉潔;高蘭梅
• 申請（專利權）人: 福建醫科大學附屬第一醫院
• 主分類號: G06N7/00
• 分類號: G06N7/00;G06T7/00;G06T7/41;G06K9/32
• 代理公司: 上海上谷知識產權代理有限公司 31342
• 代理人: 蔡繼清

本發明實施例提供了一種肝細胞癌的微血管侵犯預測模型構建方法與概率預測方法。方法包括：根據多個類型的醫學圖像上勾畫的腫瘤感興趣區域，得到每個類型的醫學圖像的最大判別因子；從多個類型的醫學圖像的最大判別因子、影像特征以及臨床特征中選取對微血管侵犯有統計學意義的多個預測變量；基于多個預測變量，構建肝細胞癌微血管侵犯預測模型。本發明中，能夠使用該肝細胞癌微血管侵犯預測模型在術前預測肝細胞癌患者的微血管侵犯概率，供醫生參考肝細胞癌患者的微血管侵犯概率來優化治療計劃，調整治療計劃中肝切除范圍的大小，以減少肝細胞癌患者術后復發的概率。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種肝細胞癌的微血管侵犯預測模型構建方法與概率預測方法。

背景技術

肝細胞癌(Hepatocellular carcinoma，簡稱HCC)是一種高死亡率的原發性肝癌，肝切除和移植是肝細胞癌的重要治療方法。然而，約百分之50的患者會在肝切除后的兩年內復發，復發的潛在因素之一是微血管侵犯(microvascular invasion，簡稱MVI)。目前，僅能通過術后的組織學檢查來診斷患者的微血管侵犯情況。

然而，由于肝細胞癌HCC的高度異質性，還沒有發現穩定的微血管侵犯的血清學或基因組預測因子。因此，若能夠在術前對微血管侵犯情況進行預測并且擴大肝切除范圍，對肝細胞癌的優化治療具有重大的意義。

發明內容

本發明的目的在于提供一種肝細胞癌的微血管侵犯預測模型構建方法與概率預測方法，構建了構建肝細胞癌微血管侵犯預測模型，能夠使用該肝細胞癌微血管侵犯預測模型在術前預測肝細胞癌患者的微血管侵犯概率，供醫生參考肝細胞癌患者的微血管侵犯概率來優化治療計劃，調整治療計劃中肝切除范圍的大小，以減少肝細胞癌患者術后復發的概率。

為實現上述目的，本發明提供了一種肝細胞癌的微血管侵犯預測模型構建方法，包括：根據多個類型的醫學圖像上勾畫的腫瘤感興趣區域，得到每個類型的醫學圖像的最大判別因子；從多個類型的醫學圖像的最大判別因子、影像特征以及臨床特征中選取對微血管侵犯有統計學意義的多個預測變量；基于多個預測變量，構建肝細胞癌微血管侵犯預測模型。

本發明還提供了一種肝細胞癌的微血管侵犯概率預測方法，包括：獲取肝細胞癌患者的多個類型的醫學圖像的腫瘤感興趣區域；從多個類型的醫學圖像的腫瘤感興趣區域中獲取與微血管侵犯有統計學意義的多個預測變量的值；將多個預測變量的值輸入到基于上述構建方法所構建的肝細胞癌微血管侵犯預測模型，得到肝細胞癌患者的微血管侵犯的發生概率。

本發明相對于現有技術而言，根據多個類型的醫學圖像上勾畫的腫瘤感興趣區域，得到每個類型的醫學圖像的最大判別因子，然后從多個類型的醫學圖像的最大判別因子、影像特征以及臨床特征中選取對微血管侵犯有統計學意義的多個預測變量，再基于篩選出的多個預測變量，構建肝細胞癌微血管侵犯預測模型，從而能夠使用該肝細胞癌微血管侵犯預測模型在術前預測肝細胞癌患者的微血管侵犯概率，供醫生參考肝細胞癌患者的微血管侵犯概率來優化治療計劃，調整治療計劃中肝切除范圍的大小，以減少肝細胞癌患者術后復發的概率。

在一實施例中，從多個類型的醫學圖像的最大判別因子、影像特征以及臨床特征中選取對微血管侵犯有統計學意義的多個預測變量，包括：以各類型的醫學圖像的最大判別因子、影像特征或臨床特征作為變量進行單因素logistic回歸分析，得到對微血管侵犯有統計學意義的預測變量。本實施例提供了從多個類型的醫學圖像的最大判別因子、影像特征以及臨床特征中選取對微血管侵犯有統計學意義的多個預測變量的一種具體實現方式。

在一實施例中，基于多個預測變量，構建肝細胞癌微血管侵犯預測模型，包括：對多個預測變量進行多因素logistic回歸分析，得到肝細胞癌微血管侵犯預測模型。本實施例中，利用多因素logistic回歸分析來構建微血管侵犯預測模型，能夠剔除了多個預測變量中存在關聯性的預測變量，能夠得到預測效果均較好的肝細胞癌微血管侵犯預測模型。