HPV感染结局个体化预测模型构建方法技术

本发明专利技术公开了HPV感染结局个体化预测模型构建方法，本发明专利技术涉及HPV感染结局个体化预测模型构建技术领域。该HPV感染结局个体化预测模型构建方法提供的HPV感染结局个体化预测模型的构建融合了临床信息和病理影像特征，使得HPV感染结局个体化预测模型的预测结果更加准确，提升了整个模型的完善度和可行性，对HPV的相关研究工作起到了极大的辅助作用，且将预测结局从一般的宫颈癌或宫颈癌晚期提前至癌前疾病可逆转阶段，对于疾病的防控意义更大，由于把预测结局提前到疾病可逆转阶段，这样对于癌前的干预有指导作用，可以减少或延缓恶性疾病的发生和发展。病的发生和发展。病的发生和发展。

【技术实现步骤摘要】
sleep quality index, PSQI)和睡眠状况自评量表（self
‑
rating scale of sleep, SRSS）测量测得。
[0008]优选的，步骤S2中的分泌物的样品提取需在患者的非月经期取样。
[0009]优选的，步骤S2中的颜色特征提取方法包含三种，分别是RGB颜色特征、HSV颜色特征和LAB颜色特征。
[0010]优选的，步骤S2中纹理特征提取方法包含两种，分别是灰度共生矩阵纹理特征、Gabor纹理特征。
[0011]优选的，分泌物标本的采集通过在扩阴器的辅助下充分暴露宫颈，采用医用棉球采集宫颈位置分泌物，借助碘试验、醋酸白试验对宫颈部位进行试验，辅以阴道镜观察宫颈疑似病灶，分别于异性血管多点、碘阴性区、醋酸白色上皮部位进行取样。
[0012]优选的，分泌物标本的固定在采集取样完成后通过混入10%甲醛溶液将标本进行固定。
[0013]（三）有益效果本专利技术提供了HPV感染结局个体化预测模型构建方法。与现有技术相比具备以下有益效果：本申请提供的HPV感染结局个体化预测模型的构建融合了临本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.HPV感染结局个体化预测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、临床信息问卷调查对HPV患者的临床信息及其生理状况进行调查整理；S2、病理标本采集及图像特征提取1）采集宫颈位置分泌物标本，固定标本进行病理检查；2）对病例图像的颜色特征以及纹理特征进行提取；S3、变量特征选择采用Boruta方法、biosigner方法对变量特征进行筛选，并应用随机森林错误率交叉验证进行二次筛选，确定纳入预测模型的影响因子集合；S4、构建预测模型整合人口学资料、临床资料以及病理影像资料进行HPV感染结局个体化预测模型构建。2.根据权利要求1所述的HPV感染结局个体化预测模型构建方法，其特征在于：步骤S1中所述的HPV患者的临床信息及生理状况内容包括人口统计学资料、社会经济状况、健康状况、性卫生及生育史、健康风险行为、精神及情绪状况和睡眠情况。3.根据权利要求2所述的HPV感染结局个体化预测模型构建方法，其特征在于：所述的睡眠状况的数据采用匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh sleep quality index, PSQI)和睡眠状况自评量表匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh sleep quality in...

【专利技术属性】
技术研发人员：和思敏，王彤，祝贵明，王朝霞，
申请(专利权)人：山西医科大学，
类型：发明
国别省市：