[發明專利]基于影像組合病理的肺癌術后風險模型構建方法和系統

在審

• 申請號: 202310766518.5
• 申請日: 2023-06-27
• 公開（公告）號: CN116504406A
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 王友于;白義鳳;彭盛坤;劉翔;馮剛
• 申請（專利權）人: 四川省醫學科學院·四川省人民醫院
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G06V10/25;G06V10/762;G06V10/766;G06V10/774;G16H30/20
• 代理公司: 成都海成知識產權代理事務所(普通合伙) 51357
• 代理人: 龐啟成

本發明請求保護基于影像組合病理的肺癌術后風險模型構建方法和系統，通過構建候選肺癌術后風險模型，初步向候選肺癌術后風險模型輸入底限指標，依托回顧性術后表征，以及已有的候選肺癌術后風險模型的指標，得出術后的感興趣區域并篩選，病理組學標簽聚類出聚類值，獲取相對應的聚類值進行LASSO過程回歸，優化相關指標，在準確度的范圍內求得使病理組學標簽聚類最小的指標并輸入候選肺癌術后風險模型，之后重復直至獲取的病理組學標簽聚類之間的誤差小于預設臨界值停止訓練,肺癌術后風險模型構建完成。本方案的技術效果是可以有效綜合肺癌術前術后樣本特征和病理組學標簽構建準確的風險預測模型，對術后恢復以及術前風險預警給出參考。

技術領域

本發明屬于智慧醫療領域，具體的，涉及基于影像組合病理的肺癌術后風險模型構建方法和系統。

背景技術

肺癌是全球癌癥相關死亡的首要原因,其中非小細胞肺癌(non-smal?cell?lungcancer,NSCLC)約占所有肺癌的85%。手術切除腫瘤仍然是I期到Ⅲa期非小細胞肺癌的首選治療方式,但術后預后迥異。臨床需要對患者術后的預后情況精準評估進行復發或死亡風險分層，以指導臨床制定個性化治療和隨訪方案，輔助臨床決策。術前準確的診斷、評估和預后預測是獲得精準治療決策的基礎。目前，臨床上評價NSCLC預后主要基于美國癌癥聯合會(American?Joint?Committeeon?CancerAJCC)建立的TNM?分期系統(T：腫瘤：N：淋巴結：M：遠處轉移);然而臨床實踐發現腫瘤完全切除后，即使相同分期，NSCLC患者的預后也存在較

大差導：因此臨床破需結準的預后評估方法，隨著人工智能技術廣涉應用干醫學用像領域影像組學和病理組學技術應運而生并且為解決上述問題提供了新思路。

目前影像組學和病理組學已經分別在肺癌的診斷與鑒別診斷、分級分期、預后預測和療效評估等發明領域都取得了優異的發明成果并且形成了較為成熟的技術架構,融合影像組學和病理組學技術構建預測早期可手術切除肺癌的病理分級和預測預后的模型不僅可以從多維度、實時、無創地反映腫瘤的異質性，并且可以為臨床醫生精準診療方案的制定提供重要依據。但現有技術中尚未發現針對肺癌術后風險的全面預測方案，對肺癌術后的恢復和其他類似患者的手術規劃提出挑戰。

因此本發明擬基于肺癌患者術前胸部增強CT圖像，利用影像組學技術，提取肺癌病灶

CT的影像定量特征，結合術后數字病理圖像，融合影像組學和病理組學的方法，提取IA-I期肺癌患者術前胸部增強CT影像組學特征與病理全玻片電子掃描病理組學特征，篩選出與肺癌術前分期和術后2年生存風險相關的影像組學與病理組學特征，結合臨床指標構建肺癌術后風險模型，探索肺癌術后預后精準預測的新生物學指標和標志物，篩選手術治療優勢人群，輔助臨床決策。

發明內容

根據本發明第一方面，本發明請求保護基于影像組合病理的肺癌術后風險模型構建方法，包括以下步驟：

S101、構建候選肺癌術后風險模型，初步向候選肺癌術后風險模型輸入底限指標，所述底限指標由服務器端設定，使術后恢復人員達到所預測的合理區間；

S102、通過回顧性術后表征，以及已有的候選肺癌術后風險模型的指標，依據候選肺癌術后風險模型內部的分析原則，分析出術后圖像輸出的感興趣區域，輸出給術后護理人員；

S103、對術后護理人員篩選感興趣區域，在術后護理人員獲取感興趣區域之后，得到下一階段的篩選特征，獲取感興趣區域及其下一階段的篩選特征；

S104、將獲取的感興趣區域和篩選特征輸入到病理組學標簽聚類中，病理組學標簽聚類分析出的聚類值，間接表示所述候選肺癌術后風險模型的指標的置信度；

S105、將獲取的感興趣區域和篩選特征輸入到準確度校驗函數中，準確度校驗函數通分析出準確度值，繼而分析下一步的所需要校驗指標的準確度范圍；

S106、獲取候選肺癌術后風險模型指標與相對應的聚類值進行LASSO過程回歸，獲取聚類值與相應的候選肺癌術后風險模型指標的回歸的函數關系；