[發明專利]克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測方法及終端設備

有效

• 申請號: 202011625901.1
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112669929B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 黃炳升;袁程朗;李雪華;鐘英奎;張乃文;張洪源;羅梓欣;馮盛宇;曾英候;陳白莉;馮仕庭;陳旻湖;李子平
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H30/00;G16H50/70;G16H70/40;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 劉芙蓉;溫宏梅

1.一種克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測方法，其特征在于，包括：

獲取待預測腸道病灶的動脈期掃描圖像，從所述動脈期掃描圖像中提取影像組學特征；

將所述影像組學特征輸入預先訓練好的預測模型中進行計算，得到藥效預測結果，其中，所述預測模型通過多個腸道病灶的動脈期掃描圖像對應的影像組學特征以及英夫利昔單克隆抗體療效的評估結果訓練得到；

基于腸道病灶的動脈期掃描圖像，利用區域生長算法生成對應的VOI圖像；

從所述VOI圖像中提取VOI影像組學特征；所述VOI影像組學特征包括量化強度、形狀、紋理和小波特征；

所述預測模型的訓練方法包括：

獲取多個所述腸道病灶的動脈期掃描圖像及英夫利昔單克隆抗體療效的評估結果；

基于所述動脈期掃描圖像，利用區域生長算法生成對應的VOI圖像，并從所述VOI圖像中提取VOI影像組學特征，將所述VOI影像組學特征及所述評估結果作為訓練樣本，采用留一法交叉驗證法對所述預測模型進行訓練，獲得相應的預測概率；

設置預測模型的最大迭代次數，當達到所述最大迭代次數時停止對所述預測模型的訓練，得到訓練后的預測模型；

所述訓練樣本還包括實驗室指標；所述實驗室指標為，對所述多個樣本的臨床數據進行臨床特征分析得到的；所述實驗室指標包括：C反應蛋白指標及白蛋白指標。

2.如權利要求1所述的克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測方法，其特征在于，所述將所述VOI影像組學特征及所述評估結果作為訓練樣本，采用留一法交叉驗證法對所述預測模型進行訓練，包括：

采用Z-score標準化方法對所述VOI影像組學特征及所述評估結果進行標準化。

3.如權利要求1所述的克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測方法，其特征在于，所述預測模型為使用支持向量機分類器建立的，所述支持向量機分類器的高斯核函數g和懲罰系數C采用網格尋優法尋優得到；所述高斯核函數的數學形式如下公式所示：

其中，x和y表示兩個樣本，||x-y||²為樣本x和y的歐氏距離，σ為函數的寬度參數。

4.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測程序，所述克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測程序被處理器執行時，以實現如權利要求1-3任意一項所述的克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測方法中的步驟。

5.一種終端設備，其特征在于，所述終端設備包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上執行的克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測程序，所述處理器執行所述克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測程序時實現如權利要求1-3任意一項所述的克羅恩病英夫利昔單抗藥效預測方法中的步驟。