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基于COX比例风险模型的十二指肠腺癌预后预测系统技术方案

技术编号:18660153 阅读:21 留言:0更新日期:2018-08-11 15:20
基于COX比例风险模型的用于十二指肠腺癌患者术后预后预测系统,包括存储器和信息处理模块、预测结果显示器,其中,所述信息处理模块配置用于执行以下计算,并将计算结果与,所述的存储器预存的十二指肠腺癌术后预后预测指标进行比较,向预测结果显示器输出预测结果:(I)根据以下关系计算各风险因子的分数:(II)对(I)所获得的全部分数求和,计算得到总体分数Z;(III)根据以下关系计算患者3年生存率(Y3)或5年生存率(Y5)。

Prognostic system for duodenal adenocarcinoma based on COX proportional hazards model

A prognostic prediction system for postoperative duodenal adenocarcinoma patients based on the COX proportional hazard model includes a memory and information processing module, a prediction result display, wherein the information processing module is configured to perform the following calculations and to correlate the results with the prognosis of the duodenal adenocarcinoma patients stored in the memory. The predictive indices were compared and the predictive results were output to the predictive results display: (I) Scores of risk factors were calculated according to the following relationships: (II) The total score Z was calculated by summing up all the scores obtained from (I); (III) The 3-year survival rate (Y3) or 5-year survival rate (Y5) was calculated according to the following relationships.

【技术实现步骤摘要】
基于COX比例风险模型的十二指肠腺癌预后预测系统
本专利技术涉及一种基于COX比例风险模型的十二指肠腺癌预后预测系统。
技术介绍
原发性十二指肠腺癌是一种罕见但极具侵袭性的恶性肿瘤,占胃肠恶性肿瘤的0.5%以下,尽管十二指肠占小肠长度的10%以下,但约占小肠肿瘤的45%。因涉及胆、胰、门静脉和肠系膜血管等脏器及组织,导致十二指肠腺癌解剖部位的特殊性以及临床症状的非特异性,往往引起诊断延迟,预后不佳等后果。目前临床上主要运用TNM分期对十二指肠腺癌进行预后评估。TNM分期主要考察肿瘤的对十二指肠腺癌的侵犯深度、淋巴结转移和远端转移状情况,然而由于没有纳入患者年龄、性别、分化、肿瘤大小等影响预后的危险因素,所以尚无法准确评估、预测临床上肿瘤病人的预后。近年来各种生物信息挖掘技术的出现导致大数据时代应运而生,各种复杂系统方法的运用,使疾病变量间相互关系得到充分体现。但目前尚未建立基于临床特征的十二指肠腺癌术后预后预测系统。
技术实现思路
本专利技术要克服现有技术上的缺点,提供一种基于COX比例风险模型的十二指肠腺癌术后预后预测系统。本专利技术根据对十二指肠腺癌数据进行特征筛选,对筛选出的多个特征进行COX多元回归模型建立十二指肠腺癌术后预后预测系统,实现对十二指肠腺癌术后预后精准预测,用于评估患者的术后3年以及5年的生存率,为临床决策提供支持。本专利技术通过系统考察影响十二指肠腺癌患者预后状态的临床病理特点,评价影响十二指肠腺癌患者生存预后的关键因素,建立用于十二指肠腺癌患者生存预后的可视化列线图,用于评估患者的术后3年以及5年的生存率,筛选出高危人群进行干预,提高患者的生存预后。基于COX比例风险模型的用于十二指肠腺癌患者术后预后预测系统,包括存储器和信息处理模块、预测结果显示器,其中,所述信息处理模块配置用于执行以下计算,并将计算结果与,所述的存储器预存的十二指肠腺癌术后预后预测指标进行比较,向预测结果显示器输出预测结果:(I)根据以下关系计算各风险因子的分数:(1)年龄分数:年龄X小于等于58岁,分数为0;年龄X在59岁至75岁之间,分数为31;年龄X大于等于75,分数为70;(2)肿瘤分化程度:高分化,0分;中分化,5分;低分化,16分;未分化,49分;(3)肿瘤T分期:T1,0分;T2,54分;T3,82分;T4,100分;(4)淋巴结转移:无淋巴结转移,0分;1-3个区域淋巴结转移,15分;≥4个区域淋巴结转移,39分;(5)远处转移:无远处转移,0分;有远处转移,44分;(II)对(I)所获得的全部分数求和,计算得到总体分数Z;和(III)根据以下关系计算患者3年生存率(Y3)或5年生存率(Y5):如下计算3年生存率:总体分数Z≤40分,则3年生存率Y3≥90%;40<总体分数Z<213分,则3年生存率Y3=1.192-Z/200;总体分数≥213,则3年生存率Y3<10%;如下计算5年生存率:总体分数Z≤25分,则5年生存率Y5≥90%;97<总体分数Z<17分,则5年生存率Y5=1.116-Z/200;总体分数Z>197分,则59年生存率Y5<10%。本专利技术系统还包括一个十二指肠腺癌术后预后预测指标构建模块,十二指肠腺癌术后预后预测指标构建模块包括:数据收集子模块:在SEER数据库中,通过Perl程序抓取得到十二指肠腺癌数据,对十二指肠腺癌数据进行筛选,并对筛选结果进行下载和提取;数据预处理子模块:与所述数据收集子模块相连,用于对高通量数据进行预处理,包括缺失删除,使用特征二值化进行标准化处理,使用Excel表进行数据汇总;得到预处理后数据;数据转换子模块:与所述筛选子模块相连,用于对十二指肠腺癌术后预后不良的数据集进行,随机分配,形成训练数据集和内部验证数据集;特征筛选子模块:对训练数据集进行特征筛选,选出使预测准确度达到最高的最少特征的集合,即用于模型构建的特征集合;所述特征筛选为:使用SPSS程序中的COX比例风险模型,构造特征排序系数,每次迭代去掉一个排序系数最小的特征,最终得到所有特征的递减排序;选出使预测准确度达到最高的最少特征的集合,即用于十二指肠腺癌术后预后预测指标建立的特征集合;预后相关因素判定标准为:死亡组与存活组的临床特征预后相关性的P值<0.05的因素;指标建立子模块:使用所述特征集合和训练数据集,采用COX回归模型,使用R程序中的cph程序包构建十二指肠腺癌术后预后预测指标。SEER(Surveillance,Epidemiology,andEndResultsdatabase)数据源是美国国立癌症研究所建立的大型肿瘤登记注册数据库,收集了大量循证医学的相关数据。官网网址如下:https://seer.cancer.gov/。本专利技术所用的样本数据为年龄范围在18岁以上的样本数据;本专利技术所用的样本数据十二指肠腺癌作为原发肿瘤存在的样本数据;死亡组与存活组的临床特征预后相关性的P值<0.05的因素,例如可以是0.04、0.03、0.02、0.01或0.005以及上述数值之间及更低的具体点值,限于篇幅及出于简明的考虑,本专利技术不再穷尽列举所述范围包括的具体点值。本专利技术有益效果是:通过系统考察影响十二指肠腺癌患者预后状态的临床病理特点,评价影响十二指肠腺癌患者生存预后的关键因素,建立用于十二指肠腺癌患者生存预后的可视化列线图,用于评估患者的术后3年以及5年的生存率,筛选出高危人群进行干预,提高患者的生存预后。附图说明图1:根据十二指肠腺癌患者预后和临床特征建立的可视化列线图。图2a~图2d是来自SEER数据库的训练集以及137例来浙江大学附属第二医院及邵逸夫医院的十二指肠腺癌患者组成的外部验证集的3年及5年预测生存率和实际无病生存率对比图,其中图2a是SEER数据库训练集实际与预测系统预测的三年无病生存率对比图,图2b是外部验证集实际与预测系统预测的三年无病生存率对比图,图2c是SEER数据库训练集实际与预测系统预测的五年无病生存率对比图,图2d是外部验证集实际与预测系统预测的五年无病生存率对比图。具体实施方式下面结合附图进一步说明本专利技术的技术方案。一种基于COX比例风险模型十二指肠腺癌术后预后预测系统。下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术,而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结果。本文中,“系统”指载有本文所述信息(例如下文所述的列线图)或执行本文所述功能以获得本文所述分数和生存率信息的制品。因此,作为一个例子,系统可以是其上设置有列线图的印刷品,例如卡片。本文中,“卡片”通常指片状的制品,其材质可以是纸质或塑料或其它材料。卡片的厚度不限,但从方便使用的角度考虑,卡片不宜太厚。例如,卡片可以是常规的打印用纸张,或者为塑料薄片,其厚度可以是例如1mm到1cm或更薄。可用常规的印刷技术将列线图印刷到卡片(例如纸张上),以不易涂抹、洗脱为宜。列线图通常至少包括与分数行并排的风险因子行,和与总体分数行并排的3年生存率行和/或5年生存率行。其中,分数行与风险因子行的排列本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于COX比例风险模型的用于十二指肠腺癌患者术后预后预测系统,包括存储器和信息处理模块、预测结果显示器,其中,所述信息处理模块配置用于执行以下计算,并将计算结果与,所述的存储器预存的十二指肠腺癌术后预后预测指标进行比较,向预测结果显示器输出预测结果:(I)根据以下关系计算各风险因子的分数:(1)年龄分数:年龄X小于等于58岁,分数为0;年龄X在59岁至75岁之间,分数为31;年龄X大于等于75,分数为70;(2)肿瘤分化程度:高分化,0分;中分化,5分;低分化,16分;未分化,49分;(3)肿瘤T分期:T1,0分;T2,54分;T3,82分;T4,100分;(4)淋巴结转移:无淋巴结转移,0分;1‑3个区域淋巴结转移,15分;≥4个区域淋巴结转移,39分;(5)远处转移:无远处转移,0分;有远处转移,44分;(II)对(I)所获得的全部分数求和,计算得到总体分数Z;和(III)根据以下关系计算患者3年生存率(Y3)或5年生存率(Y5):如下计算3年生存率:总体分数Z≤40分,则3年生存率Y3≥90%;40

【技术特征摘要】
1.基于COX比例风险模型的用于十二指肠腺癌患者术后预后预测系统,包括存储器和信息处理模块、预测结果显示器,其中,所述信息处理模块配置用于执行以下计算,并将计算结果与,所述的存储器预存的十二指肠腺癌术后预后预测指标进行比较,向预测结果显示器输出预测结果:(I)根据以下关系计算各风险因子的分数:(1)年龄分数:年龄X小于等于58岁,分数为0;年龄X在59岁至75岁之间,分数为31;年龄X大于等于75,分数为70;(2)肿瘤分化程度:高分化,0分;中分化,5分;低分化,16分;未分化,49分;(3)肿瘤T分期:T1,0分;T2,54分;T3,82分;T4,100分;(4)淋巴结转移:无淋巴结转移,0分;1-3个区域淋巴结转移,15分;≥4个区域淋巴结转移,39分;(5)远处转移:无远处转移,0分;有远处转移,44分;(II)对(I)所获得的全部分数求和,计算得到总体分数Z;和(III)根据以下关系计算患者3年生存率(Y3)或5年生存率(Y5):如下计算3年生存率:总体分数Z≤40分,则3年生存率Y3≥90%;40<总体分数Z<213分,则3年生存率Y3=1.192-Z/200;总体分数≥213,则3年生存率Y3<10%;如下计算5年生存率:总体分数Z≤25分,则5年生存率Y5≥90%;97<总体分数Z<17分,则5年生存率Y5=1.116-Z/200...

【专利技术属性】
技术研发人员:韩卫东蒋苏静谢建胜赵荣杰潘宏铭
申请(专利权)人:浙江大学
类型:发明
国别省市:浙江,33

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