一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统，包括：收集模块、分组模块、提取模块、分析建模模块和预测模块。其中，分析建模模块，根据单因素分析法对LGD组和HGD/pT1a组之间，以及HGD/pT1a组和I

【技术实现步骤摘要】
一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统


[0001]本专利技术涉及计算机辅助诊断
，特别是涉及一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统。

技术介绍

[0002]IPMN的定义为：累及主胰管或分支胰管的产粘液肿瘤，同时缺乏MCN(Mucinous cystic neoplasm，粘液性囊腺瘤)的特征性卵巢样间质。IPMN具有广泛的组织学谱，从低度不典型增生(LGD)到浸润性导管内乳头状粘液癌(IPMC)。IPMN根据病变累及范围分为三种：主胰管型(Main duct，MD)，分支胰管型(Branch duct，BD)型以及同时累及MD和BD时的混合型(mixed type，MT)。研究报道显示，侵袭性IPMC具有与胰腺导管腺癌(PDAC)相似的特征，包括潜在的淋巴结(LN)或远处转移、术后复发和生存率低。恶性IPMN被定义为HGD和相关浸润性癌。IPMN的手术决策应通过评估多种危险因素来预测恶性程度。
[0003]目前，国际上也制定了一些共识意见，用于术前针对患者临床特征及影像学结果评估HGD-IPMN和/或浸润性IPMC的恶性风险，如2012年发表的国际共识指南(ICG)，其中恶性肿瘤的预测因子被归类为高风险征象和令人担忧的征象。但随后多项研究显示，应用该指南对HGD IPMN和浸润性IPMC诊断的阴性预测值(NPV)较高，而阳性预测值(PPV)较低。因此，ICG在2017年进行了小幅修订。然而，研究发现HGD-IPMN患者行肿瘤切除术后的中位生存期与LGD患者相似，并明显优于IPMN癌变的患者。因此，早期识别HGD-IPMN对改善患者预后具有极其重要临床意义，有必要将HGD-IPMN与浸润性IPMC分开预测危险因素。
[0004]最近研究表明IPMN的恶性潜能取决于浸润性癌的存在和程度。然而，较多研究结果显示浸润性IPMC的5年生存率约为36％-90％，存在较大差异。这可能是由于I-IPMC的异质性所致，包括生物学行为和侵袭性成分的大小不同。研究结果显示，侵袭成分≤0.5cm者术后生存期与非浸润IPMN接近，而进展浸润性IPMC的预后与PDAC相近。此外，进展浸润性IPMC常与LN转移相关，术中需行LN切除，而早期浸润≤5mm的患者中未见LN转移。因此，2019WHO将pT1(早期浸润≤2cm)再细分出pT1a，特指浸润性成分≤5mm。
[0005]故有理由认为，HGD和pT1a可视为早期恶性IPMN。临床上，通过临床资料及影像学检查一般较容易区分非浸润性IPMN与进展浸润性IPMN，而对于早期恶性IPMN与良性IPMN的鉴别则是极具挑战性。所以，很有必要寻找一种简单、客观的方法去鉴别HGD/pT1a和LGD-IPMN。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统，能够从“良性”IPMN中筛查出潜在早期恶性IPMN患者。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统，包括：收集模块，用于收集确诊的IPMN患者的相关术前、术后临床的影像学资料及病理学结果；分组模块，根据IPMN的手术病理结果对收集模块收集的内容分
为LGD组、HGD/pT1a组和I-IPMC除外pT1a组；提取模块，用于收集模块的收集的内容中提取出影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标；分析建模模块，用于根据单因素分析法对LGD组和HGD/pT1a组之间，以及HGD/pT1a组和I-IPMC除外pT1a组的影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标进行差异比较，并从中选出候选变量，再将每个影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标和选出的候选变量逐个进行logistic回归筛选出最终变量，并根据最终变量建立预测模型；预测模块，使用建立的预测模型对患者进行预测。
[0008]所述提取模块提取出提取出影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标包括：年龄、性别、BMI、糖尿病、吸烟、饮酒、胰腺炎病史、临床症状，肿瘤影像学分型、部位、肿瘤直径、肿瘤数目、囊肿壁结节、实性成分、囊肿边界、胰管及胆管最大直径、胰腺实质萎缩与否、血管受累，实验室检查包括CA199、CEA、CA125、AFP及术前肝功能，手术方式和手术病理结果。
[0009]所述分析建模模块根据单因素分析法对LGD组和HGD/pT1a组之间，以及HGD/pT1a组和I-IPMC除外pT1a组的影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标进行差异比较时，采用卡方检验或Fisher确切概率法，对于连续变量采用Mann-Whitney U检验或配对t检验。
[0010]所述分析建模模块建立的预测模型为：其中，P为预测值，MD/MT表示主胰管型/混合型IPMN，BD-IPMN表示分支型IPMN，mural nodule表示囊肿壁结节，solid component表示实性成分，CBD dilatation表示胆总管扩张，serum CEA为肿瘤指标CEA值，serum CA125为肿瘤指标CA125值。
[0011]有益效果
[0012]由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本专利技术通过比较HGD/pT1a-IPMN及LGD-IPMN患者的临床及影像学结果，进行Logistic回归分析并建立预测HGD/pT1a的预测模型，通过该预测模型能够从“良性”IPMN中筛查出潜在早期恶性IPMN患者。
附图说明
[0013]图1是本专利技术实施方式的结构方框图；
[0014]图2是本专利技术实施方式中建立的预测模型在训练样本中模型诊断IPMN ROC曲线；
[0015]图3是本专利技术实施方式中建立的预测模型在测试样本中模型诊断IPMN ROC曲线。
具体实施方式
[0016]下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
[0017]本专利技术的实施方式涉及一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统，如图1所示，包括：收集模块、分组模块、提取模块、分析建模模块和预测模块。
[0018]其中，收集模块，用于收集确诊的IPMN患者的相关术前、术后临床的影像学资料及病理学结果。
[0019]分组模块，根据IPMN的手术病理结果对收集模块收集的内容分为LGD组、HGD/pT1a组和I-IPMC除外pT1a组。
[0020]提取模块，用于收集模块的收集的内容中提取出影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标。本实施方式中，所述提取模块提取出提取出影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标包括：年龄、性别、BMI、糖尿病、吸烟、饮酒、胰腺炎病史、临床症状，肿瘤影像学分型、部位、肿瘤直径、肿瘤数目、囊肿壁结节、实性成分、囊肿边界、胰管及胆管最大直径、胰腺实质萎缩与否、血管受累，实验室检查包括CA199、CEA、CA125、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统，其特征在于，包括：收集模块，用于收集确诊的IPMN患者的相关术前、术后临床的影像学资料及病理学结果；分组模块，根据IPMN的手术病理结果对收集模块收集的内容分为LGD组、HGD/pT1a组和I-IPMC除外pT1a组；提取模块，用于收集模块的收集的内容中提取出影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标；分析建模模块，用于根据单因素分析法对LGD组和HGD/pT1a组之间，以及HGD/pT1a组和I-IPMC除外pT1a组的影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标进行差异比较，并从中选出候选变量，再将每个影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标和选出的候选变量逐个进行logistic回归筛选出最终变量，并根据最终变量建立预测模型；预测模块，使用建立的预测模型对患者进行预测。2.根据权利要求1所述的胰腺导管内乳头状黏液肿瘤早期恶变预测系统，其特征在于，所述提取模块提取出提取出影响患者肿瘤良恶性的危险因素指标包括：年龄、性别、BMI、糖尿病、吸烟、饮酒、胰腺炎病史、临床症状，肿瘤影像学分型、部位、肿瘤直径、肿瘤数目...

【专利技术属性】
技术研发人员：何相宜，邹多武，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属瑞金医院，
类型：发明
国别省市：