一种肝纤维化检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种肝纤维化检测方法及装置。其中，所述方法包括：获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；对所述训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果；获取待检血清生化指标信息；根据所述待检血清生化指标的取值区间段应用对应的所述支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息；通过上述方式，能够准确地进行肝纤维化分期检测，可以方便、广泛地应用于临床。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于肝纤维化
，尤其涉及一种肝纤维化检测方法及装置。
技术介绍
目前临床采用的肝纤维化分期检测主要分为有创检测和无创检测。有创检测通常为金标准肝穿刺，即对肝脏组织活检后病理读片，对肝纤维化进行分期。无创检测主要采用三类技术：(1)基于超声波扫描技术，测定出肝脏的硬度数值，不同的数值范围表示出在不同的分期。(2)基于核磁成像技术，通过影像进行分析。(3)基于血清监测，如法国的FibroScan(FS)。但是，金标准肝穿刺属于有创检测方法，患者需要较长时间恢复，并且有并发症存在安全性问题；目前的无创检测方法因准确率低、灵敏度较低，或费用较高等原因，不能广泛应用，无法对肝纤维化分期进行准确诊断。
技术实现思路
本专利技术提供一种肝纤维化检测方法及装置，能够提高肝纤维化分期检测的准确度，广泛应用于临床。为解决上述问题，本专利技术提供第一方面提供一种肝纤维化检测方法，所述方法包括：获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；对所述训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果；获取待检血清生化指标信息；根据所述待检血清生化指标的取值区间段应用对应的所述支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息。为解决上述问题，本专利技术提供第二方面提供一种肝纤维化检测装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；第二获取模块，用于对所述训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果；分析模块，用于获取待检血清生化指标信息；根据所述待检血清生化指标的取值区间段应用对应的所述支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息。上述方案，获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；对训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果；获取待检血清生化指标信息；根据待检血清生化指标的取值区间段应用对应的支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息，能够提高肝纤维化分期检测的准确度，广泛应用于临床。附图说明图1是本专利技术肝纤维化检测方法一实施例的流程图；图2是本专利技术非线性曲线分界面一实施例的示意图；图3是本专利技术支持向量机分段标注非线性曲线分界面一实施例的示意图；图4是本专利技术肝纤维化检测方法另一实施例的流程图；图5是本专利技术实景地图制作装置一实施例的结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。请参阅图1，图1是本专利技术肝纤维化检测方法一实施例的流程图。本专利技术的肝纤维化检测方法的执行主体为肝纤维化检测设备。本实施例中的肝纤维化检测方法包括以下步骤：S101：获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；其中，所述分期数据通过支持向量机分析训练样本血清生化指标信息得到。肝纤维化检测设备对训练样本血清生化指标信息进行预处理，将训练样本血清生化指标信息按分期进行分类，并寻找任意两类之间在各个指标上的非线性曲线分界面。即将训练样本血清生化指标信息中包含的各参数属于同一分期的归为一类。其中，当纤维化预处理后得到的分类的训练样本血清生化指标信息所包含的指标与训练样本血清生化指标信息包含的指标相同。即，如果训练样本血清生化指标信息包括18个指标，纤维化预处理后得到的分类的训练样本血清生化指标信息也包括18个相同的指标。训练样本血清生化指标信息可以通过肝功能检测和肝纤维化四项检测得到。训练样本血清生化指标信息可以包括以下18个指标：年龄、性别、透明质酸(hyaluronic acid，HA)、III型前胶原(type III pro-collagen，PIIINP)、层粘连蛋白(laminin，LN)、IV型胶原(Collagen IV，CIV)、谷丙转氨酶(Alanine transaminase或glutamate pyruvate transaminase，ALT或GPT)、腺苷脱氨酶(adenosine deaminase，ADA)、尿素(UREA)、谷草转氨酶(glutamic oxalacetic transaminase，AST)、谷氨酰转移酶(glutamyltransferase，GGT)、白蛋白(albumin，ALB)、总胆红素(total bilirubin，TBLL)、直接胆红素(direct bilirubin，DBIL)、血清碱性磷酸酶(serum alkaline phosphatase，ALP)、血清载脂蛋白(apoA1，A1)、浆凝血酶原时间(Plasma prothrombin time，PT)、血小板(blood platelet，PLT)。分期数据用于标识为训练样本血清生化指标所属分期的信息，分期数据用于对训练样本血清生化指标信息进行按期分类。训练样本血清生化指标为参考的血清生化指标。请一并参阅图2，图2是本专利技术非线性曲线分界面一实施例的示意图。如图2所示，由一条实线描绘的S型曲线和两条虚线描绘的S型曲线组成任意两类之间在各个指标上的非线性曲线分界面。S型曲线将黑色白点和黑点区分开来。其中，白点、黑点分别用于标识属于不同分期的同一指标。肝纤维化检测设备获取任意两个不同分期的各指标对应的非线性曲线分界面。S102：对所述训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果。肝纤维化检测设备可以将训练样本血清生化指标信息中包含的各指标的取值分成多个子区间，对训练样本的每个指标的取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机(support vector machine，SVM)进行训练并获得训练结果。其中，N为正整数，N的取值可根据实际情况进行设置，此处不赘述。例如，肝纤维化检测设备获取到任意两个不同分期的各指标对应的非线性曲线分界面之后，对训练样本的每个指标的取值区间(非线性曲线分界面)分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果。即，支持向量机SVM分析训练样本血清生化指标信息，以分析任意两个不同分期的各指标对应的非线性曲线分界面，通过多段直线替代S型非线性曲线获取支持向量，以获取分期数据。获取到的支持向量用于标识肝纤维化分期信息。分期数据为肝纤维化分期信息。支持向量机SVM它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。支持向量机SVM的工作原理与现有技术相同，具体请参阅现有技术中支持向量机SVM的相关描述，此处不赘述。SVM的工作原理可参考：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837的相关描述。请一并参阅图3，图3是本专利技术支持向量机分段标注非线性曲线分界面一实施例的示意图。如图3所示，支持向量机采用直线分段标注非线性曲线分界面，通过一条直线将黑色白点和黑点区分开来。其中，白点、黑点分别用于标识属于不同分期的同一指标。SVM对训本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种肝纤维化检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；对所述训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果；获取待检血清生化指标信息；根据所述待检血清生化指标的取值区间段应用对应的所述支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息。

【技术特征摘要】
1.一种肝纤维化检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本血清生化指标信息和对应的分期数据；对所述训练样本的每个指标取值区间分成N段，在每一段上应用训练阶段支持向量机SVM进行训练并获得训练结果；获取待检血清生化指标信息；根据所述待检血清生化指标的取值区间段应用对应的所述支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练结果包括每个训练指标的多个子区间；所述待检血清生化指标信息包括预设的肝纤维化分期的标志物信息；所述根据所述待检血清生化指标的取值区间应用对应的所述支持向量机SVM得到待检样本对应的肝纤维化分期信息的步骤包括：确定所述肝纤维化分期标志物的值所对应的子区间；根据所述肝纤维化分期的标志物的值各自对应的子区间确定肝纤维分期信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练结果还包括多个所述子区间对应的置信度；在所述根据所述肝纤维化分期的标志物的值各自对应的子区间确定肝纤维分期信息的步骤之后，所述方法还包括：输出所述分期结果的置信度。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述肝纤维化分期的标志物包括：透明质酸(HA)、III型前胶原(PIIINP)、层粘连蛋白(LN)、IV型胶原(CIV)、谷丙转氨酶(ALT)、腺苷脱氨酶(ADA)、尿素(UREA)。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述待检血清生化指标或训练样本血清生化指标包括：年龄、性别、透明质酸(HA)、III型前胶原(PIIINP)、层粘连蛋白(LN)、IV型胶原(CIV)、谷丙转氨酶(ALT)、腺苷脱氨酶(ADA)、尿素(UREA)、谷草转氨酶(AST)、谷氨酰转移酶(GGT)、白蛋白(ALB)、总胆红素(TBLL)、直接胆红素(DBIL)、血清碱性磷酸酶(ALP)、血清载...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云超，徐宁，
申请(专利权)人：张云超，
类型：发明
国别省市：广东;44