一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法及评估系统技术方案

本发明专利技术具体涉及一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法及评估系统。胰腺导管腺癌是一种严重危害健康的疾病，目前诊断手段较为单一，研究证实，炎症反应对于PDAC的发展具有重要参考意义。本发明专利技术提供了一种基于影像学判断胰腺导管腺瘤炎症浸润程度的方法，经验证，增强CT中肿瘤的纹理特征对瘤内炎症浸润有较好的预测作用，其中动脉期预测效果最好。基于上述研究成果，本发明专利技术提供了一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法及评估系统，有望应用于临床胰腺导管腺癌的诊断。

【技术实现步骤摘要】
一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法及评估系统
本专利技术属于胰腺导管腺癌诊断
，具体涉及一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法、一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度评估系统、存储介质及计算机设备。
技术介绍
公开该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。胰腺导管腺癌(pancreaticductaladenocarcinoma,PDAC)早期症状不明显，晚期进展迅速，该病对传统放化疗抵抗，甚至免疫治疗也效果不佳，故预后较差，5年生存率不到5％，而术后复发率达到80％。PDAC疗效不佳与其内部的特殊微环境密切相关，而炎症反应是其中重要的一环。研究证实，炎症反应不仅对PDAC的发生发展起到关键的作用，也与预后密切相关。因此了解PDAC内部的炎症相关信息可为其诊断、治疗和预后评估提供重要的参考。但目前PDAC炎症相关因素检测金标准为病理学，存在有创取材、穿刺困难、标本过小及禁忌症限制等缺点，在一定程度上影响着其普及应用。目前，非侵入性的CT技术，因其无创、廉价、快速等优点成为PDAC早期筛查、明确病情、评估疗效、监测预后的主要检查手段之一。肿瘤微环境对肿瘤自身的代谢与生物行为有着深远的影响，PDAC尤为如此，目前PDAC的诊治难题与其特殊的微环境密切相关。随着CT技术的飞速进步与更新，尤其是纹理分析与影像组学技术的发展和应用，使用CT技术对肿瘤微环境进行评估成为了可能。影像学检查无创且方便快捷，利用影像学特征可对PDAC内部炎症进行评估，如Ren、Axsom等发现，胰腺炎性病变与其延迟强化程度相关。尤其是近年来随着影像组学和纹理分析等技术的应用，通过机器学习与人工智能提取海量图像特征，有望成为评估PDAC内炎症浸润的可行技术。然而，对于影像手段对PDAC炎症浸润的提示作用，目前尚未见相关的研究。
技术实现思路
基于上述研究背景，本专利技术对一组手术病理证实且行增强CT扫描的PDAC患者进行回顾性分析，分别探讨传统CT表现特征及纹理特征对肿瘤内部炎症浸润情况的评估价值，旨在为PDAC诊治提供更加精准的参考信息，从而提高PDAC的诊治水平。目前普遍认为胰腺慢性无菌性炎症伴随着胰腺癌的发生、进展和扩散，是胰腺癌发病的重要危险因素之一。胰腺炎症主要通过加速胞内DNA损伤、改变(上调或下调)相关信号通路活性、诱导炎症因子产生三个方面扰乱了胰腺微环境与代谢水平，为正常细胞的化生和恶变、肿瘤细胞的增殖和侵袭创造了条件。炎性浸润程度与胰腺导管腺癌的发展及耐药机制等相关。为了实现临床快速、无创、精确的诊断胰腺导管腺癌，本专利技术提供了一种基于影像学对胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断的方法。通过对炎性浸润程度的判断，为胰腺导管腺癌的诊断提供依据。本专利技术第一方面，提供一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法，所述构建方法包括以下步骤：建立胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型，获取训练样本，采取机器学习的方法对所述判断模型进行训练；所述判断模型的输入因素水平为筛选后的图像特征，输出因素为胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；所述训练样本，包括：已知胰腺导管腺癌个体的个体图像特征和对应的胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；所述训练：将已知胰腺导管腺癌个体的图像特征输入到所述判断模型中，判断模型输出胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；将该结果与已知胰腺导管腺癌个体的炎性浸润程度进行误差计算；若误差小于设定阈值，则训练结束，得到训练完毕的胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型；若误差大于等于设定阈值，则重新更新训练样本，继续训练，直至误差小于设定阈值。CT技术具有无创、廉价、快速的特点，是PDAC早期筛查、明确病情、评估疗效、监测预后的主要检查手段。针对PDAC炎性浸润的判断这一技术问题，本专利技术进一步开发了基于CT技术判断炎性浸润程度的方法。经本专利技术验证，常规的CT特征与无法评估胰腺癌瘤内的炎症浸润程度；增强CT中肿瘤的纹理特征对瘤内炎症浸润有较好的预测作用，其中动脉期预测效果最好。基于该研究结果，本专利技术技术人员可以通过提取增强CT图像中动脉期，或结合动脉期、静脉期、延迟期图像特征数据，对炎性浸润程度进行判断，实现无创、高精确度的诊断。本专利技术第二方面，提供一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度评估系统，所述评估系统包括云平台，所述云平台包括：病灶影像获取模块，用于获取胰腺导管腺瘤病灶部位的影像；危险因素提取模块，提取病灶部位影像中的图像特征并筛选；胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型构建模块，建立胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型，获取训练样本，采取机器学习的方法对所述判断模型进行训练；炎性浸润程度评估模块，接收用户终端发送的预测请求，调取所述病灶影像，基于判断模型的预测结果发送炎性浸润程度评估结果。本专利技术第三方面，提供一种用于胰腺导管腺瘤炎性浸润判断的存储介质，该存储介质上具有计算机指令，该计算机指令被执行如第一方面所述胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法，或用于运行第二方面所述胰腺导管腺瘤炎性浸润评估系统。本公开第四方面，提供一种用于胰腺导管腺瘤炎性浸润判断的计算机设备，该计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上执行的计算机指令，该计算机指令被执行如第一方面所述胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法或用于运行第二方面所述胰腺导管腺瘤炎性浸润评估系统。以上一个或多个技术方案的有益效果是：目前的胰腺导管腺癌的诊断评估手段较少，且主要以病理为主，虽然有准确性高的优势，但也存在创伤大、成本高、耗时长等劣势；本专利技术提供的影像学检测方法具有快速、无创的优点，克服了病理学诊断的缺点；本专利技术进一步探索、明确了影像手段评估炎症浸润程度的方法，讨论增强CT评估PDAC瘤内炎症浸润的价值，提供了采用增强CT诊断胰腺导管腺癌的可能性，有望造福临床患者。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。图1为实施例1中患者胰腺颈部PDAC；患者女，74岁，a图、b图、c图分别为动脉期、静脉期、延迟期勾画感兴趣区(ROI)示例。图2为实施例1中患者胰腺头部PDAC；患者女，52岁，a图、b图、c图分别为增强CT扫描肿瘤动脉期、静脉期、延迟期图像；d图：HE染色高倍镜下显示无炎症细胞浸润(比例尺＝50μm)。图3为患者胰腺尾部PDAC；患者女，56岁，a图、b图、c图分别为增强CT扫描肿瘤动脉期、静脉期、延迟期图像；d图：HE染色高倍镜下显示散在炎症细胞浸润(比例尺＝50μm)。图4为患者胰腺颈部PDAC；患者女，46岁，a图、b图、c图分别为增强CT扫描肿瘤动脉期、静脉期、延迟期图像；d图：HE染色高倍镜下显示炎症细胞呈团片状浸润(比例尺＝50μm)。图5为患者胰腺头部PDAC；患者本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤：建立胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型，获取训练样本，采取机器学习的方法对所述判断模型进行训练；/n所述判断模型的输入因素水平为筛选后的图像特征，输出因素为胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；/n所述训练样本，包括：已知胰腺导管腺癌个体的个体图像特征和对应的胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；/n所述训练：将已知胰腺导管腺癌个体的图像特征输入到所述判断模型中，判断模型输出胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；将该结果与已知胰腺导管腺癌个体的炎性浸润程度进行误差计算；若误差小于设定阈值，则训练结束，得到训练完毕的胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型；若误差大于等于设定阈值，则重新更新训练样本，继续训练，直至误差小于设定阈值。/n

【技术特征摘要】
1.一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括以下步骤：建立胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型，获取训练样本，采取机器学习的方法对所述判断模型进行训练；
所述判断模型的输入因素水平为筛选后的图像特征，输出因素为胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；
所述训练样本，包括：已知胰腺导管腺癌个体的个体图像特征和对应的胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；
所述训练：将已知胰腺导管腺癌个体的图像特征输入到所述判断模型中，判断模型输出胰腺导管腺瘤炎性浸润程度；将该结果与已知胰腺导管腺癌个体的炎性浸润程度进行误差计算；若误差小于设定阈值，则训练结束，得到训练完毕的胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型；若误差大于等于设定阈值，则重新更新训练样本，继续训练，直至误差小于设定阈值。


2.如权利要求1所述胰腺导管腺瘤炎性浸润程度判断模型的构建方法，其特征在于，所述机器学习方法为线性回归分析模型；优选的，所述线性回归模型为二元Logistic回归模型。


3.一种胰腺导管腺瘤炎性浸润程度评估系统，其特征在于，所述评估系统包括云平台，所述云平台包括：
病灶影像获取模块，用于获取胰腺导管腺瘤病灶部位的影像；
危险因素提取模块，提取病灶部位影像中的图像特征并筛选；
胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型构建模块，执行的构建方法包括以下步骤：建立胰腺导管腺瘤炎性浸润判断模型，获取训练样本，采取机器学习的方法对所述判断模型进行训练；
炎性浸润程度评估模块，用于接收用户终端发送的预测请求，调取所述病灶影像，基于判断模型的预测结果发送炎性浸润程度评估结果。


4.如权利要求3所述胰腺导管腺瘤炎性浸润程度评估系统，其特征在于，所述获取病灶部位影像的方法为包括但不限于CT、增强CT、MRI中的一种；
优选的，所述采用增强CT获取病灶部位影像；
或，所述危险因素提取模块，提取病灶部位影像的图像纹理特征；
优选的，所述影像获取模块获取病灶部分的增强CT影像，危险因素提取模块提取上述影像中动脉期、静脉期、延迟期图像中的纹理特征或其组合。


5.如权利要求4所述胰腺导管腺瘤炎性浸润程度评估系统，其特征在于，所述危险因素提取模块提取影像中的图像特征的具体步骤如下：获取患者增强CT扫...

【专利技术属性】
技术研发人员：于德新，郭行，陈佳，赵洁，张高瑞，
申请(专利权)人：山东大学齐鲁医院，
类型：发明
国别省市：山东;37