[發明專利]一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法

在審

• 申請號: 202210636302.2
• 申請日: 2022-06-07
• 公開（公告）號: CN115064270A
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 王維;李玉亮;付樹軍;涂康生;王楨東;陳曉琦;杜魯濤;于哲;陳超;常海洋
• 申請（專利權）人: 山東大學第二醫院
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G16H50/50;G06T17/00;G06T15/00;G06T7/62;G06T7/60;G06T7/13;G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 北京棘龍知識產權代理有限公司 11740
• 代理人: 張德強

本發明涉及醫學技術領域，具體提供了一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法，包括：獲取待預測樣本病理數據，所述樣本病理數據包括PET/CT影像組學圖像；基于所述樣本病理數據提取樣本病理數據中二維病理特征點，根據所述二維病理特征點構建肝癌復發預測模型；以樣本病理數據為輸入，執行所述肝癌復發預測模型，對待預測樣本進行復發預測，得到預測樣本對應的復發置信度；獲取肝癌復發預測概率；本發明能夠基于影像組學圖像特征對患者肝癌復發概率進行預測，從而避免因治療不及時導致影響患者生命安全的問題，同時能夠精準的分析關聯因素對肝癌復發的影響權重，客觀的得出患者肝癌復發的分析結果。

技術領域

本發明涉及一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法。

背景技術

肝癌(Hepatocellular Carcinoma，HCC)的術后復發率極高，是臨床當前面臨的關鍵問題之一，更有研究表明早期復發患者相對晚期復發患者的術后預后差，肝癌復發以術后2年為界分為早期復發和晚期復發兩種，其中早期復發被認為是“真正的復發”，占肝癌復發的70％以上，是導致肝癌患者術后生存率低的主要原因，因此，對肝癌患者開展復發監測是至關重要的，它可以用來指導臨床決策，極大改善患者的術后預后。

現有肝癌復發預測主要是依據周期性檢查來實現的，不但較為依賴醫生的主觀判斷，不同醫生的判斷誤差較大，從而影響對患者的治療，因此，我們提出一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法，現有肝癌復發預測主要是依據周期性檢查來實現的，不但較為依賴醫生的主觀判斷，不同醫生的判斷誤差較大，從而影響對患者的治療，因此，我們提出一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法，所述基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法工作流程為獲取待預測樣本病理數據，然后基于所述樣本病理數據提取樣本病理數據中二維病理特征點，根據所述二維病理特征點構建肝癌復發預測模型，所述肝癌復發預測模型包括至少兩組子模型順序級聯組成的預測子模型鏈，以樣本病理數據為輸入，執行述肝癌復發預測模型，對待預測樣本進行復發預測，得到預測樣本對應的復發置信度，最終提取復發置信度，將復發置信度與復發風險閾值比對，輸出大于復發風險閾值的復發置信度，基于復發置信度，獲取肝癌復發預測概率；本發明能夠基于影像組學圖像特征對患者肝癌復發概率進行預測，從而避免因治療不及時導致影響患者生命安全的問題，同時能夠精準的分析關聯因素對肝癌復發的影響權重，客觀的得出患者肝癌復發的分析結果。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法，所述基于影像組學圖像特征的肝癌復發預測方法具體包括：

獲取待預測樣本病理數據，所述樣本病理數據包括PET/CT影像組學圖像；

基于所述樣本病理數據提取樣本病理數據中二維病理特征點，根據所述二維病理特征點構建肝癌復發預測模型，所述肝癌復發預測模型包括至少兩組子模型順序級聯組成的預測子模型鏈；

以樣本病理數據為輸入，執行所述肝癌復發預測模型，對待預測樣本進行復發預測，得到預測樣本對應的復發置信度；

提取復發置信度，將復發置信度與復發風險閾值比對，輸出大于復發風險閾值的復發置信度，基于復發置信度，獲取肝癌復發預測概率。

進一步的，所述獲取待預測樣本病理數據的步驟，具體包括：

獲取待預測樣本病理信息；

使用無監督學習方法對樣本病理信息進行特征提取，所述樣本病理信息進行特征提取規則基于樣本病理信息出現的頻率，獲取頻率高的樣本病理信息；

對出現頻率高的樣本病理信息進行降噪處理，得到降噪后的目標病理信息；

基于降噪后的目標病理信息進行轉碼處理，得到轉碼后的待預測樣本病理數據。