【技术实现步骤摘要】
本申请涉及癌症生存期预测模型，具体涉及基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建与应用。
技术介绍
1、食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma，escc)是临床上常见的异质性消化道恶性肿瘤疾病，也是中国发病率较高的一种疾病；治疗后患者的生存率普遍较低，特别是在农村地区。临床数据表明，患者选择不同的治疗方式会对生存期产生显著的影响，因此选择合适的治疗方式非常重要。然而，由于escc病理复杂，风险评估存在误差，因此需要开发一种系统来预测患者的生存风险等级，以便为患者提供更准确的治疗方案。虽然随着新药物和新技术的不断引入，escc患者的生存期已经有所提高，但是目前的风险评估方法还存在一些局限性，需要更准确的预测系统来指导治疗决策。
2、传统癌症治疗方法的选择是基于“金标准”方法的基础上，包括临床检查、放射成像和病理检查三项测试。医生依靠自己的临床经验和专业知识，结合测试结果决定采取哪一种治疗方式。然而，传统方法的检测具有侵入性，会给被检查人群带来身体上的不适与痛苦。此外，成本高昂，不适合大规模推广使用。同时，检查结果也只能用来证明癌症是否存在，而不能确定癌症的风险等级。
3、为了解决上述问题，机器学习方法被用于预测癌症患者风险等级。因为机器学习在处理大规模数据的复杂性和发现预后因素方面显示出了优势。其学习过程通常可以划分为：数据采集、数据预处理、模型训练和预测、模型评价等四个阶段。虽然机器学习方法能够利用患者易得的临床数据并且较为快速的分析处理数据之间的关
4、与单一的机器学习模型相比，膜计算的优势在计算时具有分布性，并行性的特点,并且它能够有效的进行生物系统演化分析，进而能够根据生物系统中不同组分间之所以存在相互作用进行建模。从而获得更准确、稳定和强壮的结果。
5、公开于该
技术介绍
部分的信息仅用于加深对本公开的
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、对于食管鳞状细胞癌而言，选择合适的治疗方式对提高患者的生存率和生活质量非常关键，准确的为食管癌患者做出预后评估至关重要。对此，本申请专利技术人首先利用roc以及km生存分析筛选出影响样本生存状态的影响因素，其次利用概率膜系统构建食管癌预后预测的概念模型，根据概念模型设置相应的膜结构以及对象集，并结合食管癌病情演化的特点设计相应的进化规则，最后利用软件对预测模型进行验证。结果表明，相较于传统的机器学习方法(支持向量机(svm),反向传播神经网络(bp)和xgboost模型，基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型在正确率、受试者工作特征曲线下面积(auc)、马修斯系数等方面具有一定的优势。
2、根据本公开的一个方面，提供一种基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，包括如下步骤：
3、(1)依据患者的tnm分期情况将患者分为食管癌ⅰ期、食管癌ⅱ期、食管癌ⅲ期、食管癌ⅳ期四个时期，并利用roc分析以及km生存分析筛选出食管癌患者生存期的影响因素；
4、(2)构建与食管癌病情发展相关的模块，并给予模型所需要的参数；
5、(3)基于步骤(2)所划分的相应模块，设置具体的膜计算模型系统，并定义所涉及的结构和对象，结合食管癌病情演化的特点设置各个模块关于病情发展的计算规则。
6、在本公开的一些实施例中，在所述步骤(1)中，基于roc曲线分析，确定连续型变量年龄作为食管癌患者预后的一个影响因素。
7、在本公开的一些实施例中，在所述步骤(1)中，基于km生存分析筛选出食管癌患者生存期的影响因素包括最终分化程度、最终浸润程度、最终肿瘤部位、最终大体类型和性别。
8、在本公开的一些实施例中，在所述步骤(2)中，分别构建如下与食管癌病情发展相关的模块：
9、①食管癌ⅰ期模块：在确定规则执行概率时，考虑年龄、最终分化程度和最终浸润程度的影响；
10、②食管癌ⅱ期模块：在确定规则执行概率时，考虑年龄、最终大体类型以及最终浸润程度的影响；
11、③食管癌ⅲ期模块：在确定规则执行概率时，考虑年龄、最终大体类型以及最终肿瘤部位的影响；
12、④食管癌ⅳ期模块：在确定规则执行概率时，考虑年龄、最终大体类型、性别的影响。
13、在本公开的一些实施例中，在所述步骤(3)中，设置、定义如下膜计算模型系统：
14、π＝(γ,μ,{m1,m2,m3,m4},r,{pr}r∈r)
15、其中，γ＝{xi,jk,yi,k,l,zi,l,g,wi,l,h,1<＝i<＝37,1<＝j<＝3,1<＝k<＝4,1<＝l<＝3,1<＝g<＝3,1<＝h<＝2}，该式中，xi,jk定义为食管癌ⅰ期模块中年龄为i最终分化程度为j，最终浸润程度为k的患者，对象yi,k,l定义为食管癌ⅱ期年龄为i，最终浸润程度为k，最终大体类型为l的患者，对象zi,l,g定义为食管癌ⅲ期模块中年龄为i最终大体类型为l，最终肿瘤部位为g的患者，对象wi,l,h定义为食管癌ⅳ期模块中年龄为i，最终大体类型为l，性别为h的患者；i表示食管癌患者的年龄；j表示患者的最终分化程度，其中j＝1表示高分化，j＝2表示中分化，j＝3表示低分化；k表示患者最终浸润程度，k＝1表示浸润到肌层部分，k＝2表示浸润到原位癌，k＝3表示浸润到粘膜层，k＝4表示浸润到粘膜下层；字母l表示患者最终大体类型，l＝1表示最终大体类型为斑块型，l＝2表示最终大体类型为溃疡型，l＝3表示最终大体类型为糜烂型，l＝4表示最终大体类型为髓质型；g表示患者的最终肿瘤部位，g＝1表示胸上段，g＝2表示胸中段，g＝3表示胸下段；h表示患者的性别，h＝1表示男性，h＝2表示女性；
16、u＝[[[]2]101[[]2]102[[]2]103[[]2]104]，表示一个环境中嵌套四个两层膜结构；
17、初始化对象集m1,m2,m3,m4分别对应四个两层的膜结构的区域，其中其中qijk表示所有年龄为i最终分化程度l最终浸润程度为k的患者的总数。
18、其中eikl表示所有年龄为i最终大体类型为l，最终浸润程度为k的患者的总数。
19、其中tigl表示所有年龄为i最终大体类型为l，最终肿瘤部位为g的患者的总数。
20、其中tihl表示所有年龄为i最终大体类型为l，性别为h的患者的总数；
21、r为计算规则定义：
22、r主要包括四个模块的计算规则，同时对应膜结构的四个部分。在所有的对象中，在三个选项中进行概率选择(a)保持在同一阶段(但是年龄大一岁)(b)疾病进展到下一阶段，或者(c)死亡。只有在膜104的情况本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，基于ROC曲线分析，确定连续型变量年龄作为食管癌患者预后的一个影响因素。
3.根据权利要求2所述的基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，基于KM生存分析筛选出食管癌患者生存期的影响因素包括最终分化程度、最终浸润程度、最终肿瘤部位、最终大体类型和性别。
4.根据权利要求3所述的基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤(2)中，分别构建如下与食管癌病情发展相关的模块：
5.根据权利要求4所述的基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤(3)中，设置、定义如下膜计算模型系统：
6.一种食管癌患者生存期预测方法，其特征在于，获得待预测食管癌患者的与生存期相关的年龄、性别、最终分化程度、最终浸润程度
...【技术特征摘要】
1.一种基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，基于roc曲线分析，确定连续型变量年龄作为食管癌患者预后的一个影响因素。
3.根据权利要求2所述的基于生物概率膜系统的多因素食管癌生存期预测模型的构建方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，基于km生存分析筛选出食管癌患者生存期的影响因素包括最终分化程度、最终浸润程度、最终肿瘤部位、最终大体类型和性别。
4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜素霞，李厚胜，王延峰，黄春，张勋才，孙军伟，凌丹，王妍，
申请(专利权)人：郑州轻工业大学，
类型：发明
国别省市：
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