一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法及装置，包括：基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标，其中，所述多个预测指标包括影像组学评分和多个预设临床病理指标，所述影像组学评分是基于肝癌术前CT影像样本信息确定的；基于所述多个目标预测指标，构建肝癌术后早期复发预测模型。本发明专利技术的预测模型可以高效地对肝癌患者早期复发做出准确预测，极大地改善了肝癌术后患者的预后。癌术后患者的预后。癌术后患者的预后。

【技术实现步骤摘要】
一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法及装置


[0001]本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法及装置。

技术介绍

[0002]肝癌(Hepatocellular Carcinoma，HCC)的术后复发率极高，是临床当前面临的关键问题之一，更有研究表明早期复发患者相对晚期复发患者的术后预后差。因此，对肝癌患者开展复发监测是至关重要的，它可以用来指导临床决策，极大改善患者的术后预后。
[0003]目前，TNM分期系统是评估肝癌术后预后的常用方法，但其并不能用于患者肝癌术后早期复发的预测。
[0004]因此，如何更好地对肝癌术后早期复发进行预测已成为业界亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法及装置，用以更好地对肝癌术后早期复发进行预测。
[0006]本专利技术实施例提供一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，包括：
[0007]基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标，其中，所述多个预测指标包括影像组学评分和多个预设临床病理指标，所述影像组学评分是基于肝癌术前CT影像样本信息确定的；
[0008]基于所述多个目标预测指标，构建肝癌术后早期复发预测模型。
[0009]根据本专利技术实施例提供的一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，所述基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标，包括：
[0010]对所述多个预测指标的样本信息进行单因素Cox回归分析，得到回归分析结果，以基于所述回归分析结果确定多个候选预测指标；
[0011]对所述多个候选预测指标进行多因素Cox回归分析，确定多个目标预测指标。
[0012]根据本专利技术实施例提供的一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，在所述基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标之前，包括：
[0013]基于多个肝癌术前CT影像样本信息，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集；
[0014]基于所述影像组学特征集，确定目标影像组学特征集；
[0015]基于每个所述目标影像组学特征集，确定各个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学评分。
[0016]根据本专利技术实施例提供的一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，所述基于多个肝癌术前CT影像样本信息，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集，包括：
[0017]基于预设体素大小，对各个所述肝癌术前CT影像样本信息进行重采样，得到每个
所述肝癌术前CT影像样本信息对应的重采样影像信息；
[0018]基于各个所述重采样影像信息中感兴趣区域的影像组学特征集，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集。
[0019]根据本专利技术实施例提供的一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，在所述基于多个肝癌术前CT影像样本信息，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集之前，还包括：
[0020]获取多个肝癌病例样本信息；
[0021]从所述多个肝癌病例样本信息中，去除满足预设排除条件的肝癌病例样本信息，得到多个目标肝癌病例样本信息，其中，所述预设排除条件包括不包含肝癌术前CT影像信息、肝癌术前CT影像信息的生成时间超过目标时间、临床与随访信息中至少部分信息缺失和接受过肝切、消融及经导管动脉化疗栓塞术手术；
[0022]基于所述多个目标肝癌病例样本信息，确定所述多个肝癌术前CT影像样本信息和每个所述肝癌术前CT影像样本信息对应的对象的多个预设临床病理指标的样本信息。
[0023]根据本专利技术实施例提供的一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，在构建肝癌术后早期复发预测模型之后，还包括：
[0024]基于所述肝癌术后早期复发预测模型，确定对应的列线图；
[0025]基于所述列线图，确定肝癌术后早期复发的概率。
[0026]本专利技术实施例还提供一种肝癌术后早期复发预测模型构建装置，包括：
[0027]第一处理模块，用于基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标，其中，所述多个预测指标包括影像组学评分和多个预设临床病理指标，所述影像组学评分是基于肝癌术前CT影像样本信息确定的；
[0028]第一建模模块，用于基于所述多个目标预测指标，构建肝癌术后早期复发预测模型。
[0029]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述肝癌术后早期复发预测模型构建方法的步骤。
[0030]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述肝癌术后早期复发预测模型构建方法的步骤。
[0031]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述肝癌术后早期复发预测模型构建方法的步骤。
[0032]本专利技术提供的一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法及装置，通过采用影像组学的方法，根据获取的多个对象的肝癌术前CT影像样本信息，确定各个对象的肝癌术前CT影像样本信息的影像组学评分，结果显示基于增强CT影像学特征拟合得到的影像组学评分与早期复发呈正相关联关系，进一步通过对包括影像组学评分和多个预设临床病理指标的多个预测指标的样本信息，进行单因素和多因素Cox回归的联合分析，确定与肝癌术后早期复发相关联的多个目标预测指标，并基于该目标预测指标构建肝癌术后早期复发预测模型，本专利技术的预测模型可以高效地对肝癌患者早期复发做出准确预测，极大地改善了肝癌术后患者的预后。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1是本专利技术实施例提供的肝癌术后早期复发预测模型构建方法的流程示意图；
[0035]图2是本专利技术实施例提供的肝癌术后早期复发预测模型构建方法的计算结果显示示意图之一；
[0036]图3是本专利技术实施例提供的肝癌术后早期复发预测模型的列线图示意图；
[0037]图4是本专利技术实施例提供的肝癌术后早期复发预测模型构建方法的计算结果显示示意图之二；
[0038]图5是本专利技术实施例提供的肝癌术后早期复发预测模型构建方法的计算结果显示示意图之三；
[0039]图6是本专利技术实施例提供的肝癌术后早期复发预测模型构建装置的结构示意图；
[0040]图7是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0041]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肝癌术后早期复发预测模型构建方法，其特征在于，包括：基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标，其中，所述多个预测指标包括影像组学评分和多个预设临床病理指标，所述影像组学评分是基于肝癌术前CT影像样本信息确定的；基于所述多个目标预测指标，构建肝癌术后早期复发预测模型。2.根据权利要求1所述的肝癌术后早期复发预测模型构建方法，其特征在于，所述基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标，包括：对所述多个预测指标的样本信息进行单因素Cox回归分析，得到回归分析结果，以基于所述回归分析结果确定多个候选预测指标；对所述多个候选预测指标进行多因素Cox回归分析，确定多个目标预测指标。3.根据权利要求1所述的肝癌术后早期复发预测模型构建方法，其特征在于，在所述基于多个预测指标的样本信息，从所述多个预测指标中确定多个目标预测指标之前，包括：基于多个肝癌术前CT影像样本信息，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集；基于所述影像组学特征集，确定目标影像组学特征集；基于每个所述目标影像组学特征集，确定各个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学评分。4.根据权利要求3所述的肝癌术后早期复发预测模型构建方法，其特征在于，所述基于多个肝癌术前CT影像样本信息，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集，包括：基于预设体素大小，对各个所述肝癌术前CT影像样本信息进行重采样，得到每个所述肝癌术前CT影像样本信息对应的重采样影像信息；基于各个所述重采样影像信息中感兴趣区域的影像组学特征集，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集。5.根据权利要求3所述的肝癌术后早期复发预测模型构建方法，其特征在于，在所述基于多个肝癌术前CT影像样本信息，确定每个所述肝癌术前CT影像样本信息的影像组学特征集之前，还...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖维甲，陈红松，陈冬波，任立赢，徐挺锋，廖敏君，庾俊雄，韦荣宇，赵必赓，
申请(专利权)人：桂林医学院附属医院，
类型：发明
国别省市：