【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像识别领域，特别是涉及基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型及应用。
技术介绍
1、脑胶质瘤是一种最常见的颅内原发性恶性肿瘤，以联合手术、放化疗以及肿瘤电场治疗的综合治疗策略为主，但整体临床疗效仍不理想，亟待新的临床治疗技术。肿瘤免疫治疗是当前攻克肿瘤的希望之一，包括pd-1/pd-l1抑制剂、t淋巴细胞过继治疗和疫苗等，已被临床研究证实可以提高脑胶质瘤患者的预后。但并非所有的患者都能对免疫治疗产生临床治疗反应，寻找合适的生物标记物来筛选可真正从免疫治疗中获益的脑胶质瘤患者是关键。肿瘤“冷”、“热”免疫分型是目前预测免疫治疗效果的常用标记物：“冷”免疫分型的肿瘤患者，微环内缺乏免疫细胞，难以从现有的免疫治疗手段中获益；而“热”免疫分型患者的微环境内免疫细胞浸润丰富，更易获益。
2、现有的肿瘤免疫分型评估技术主要包括免疫组织化学评分、针对免疫细胞亚群的流式细胞术和高通量测序等方法，这些评估方法都需要首先获取肿瘤组织，且检测周期较长，更加无法实现治疗周期内的动态监测和预警。此外，脑胶质瘤因颅内位置的特殊性，手术切...
【技术保护点】
1.一种基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，以磁共振影像图片内肿瘤区域内各个体素为中心，计算局部窗口内纹理参数，采用灰度共生矩阵的纹理特征分析方法提取局部窗口的关键特征作为聚类特征向量，以聚类特征向量的相似度为标准将体素聚类成超体素，对所有磁共振影像图片的所有超体素进行聚类得到肿瘤子区域。
3.根据权利要求1所述的基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，计算全类影像组学特征之间的Pea...
【技术特征摘要】
1.一种基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，以磁共振影像图片内肿瘤区域内各个体素为中心，计算局部窗口内纹理参数，采用灰度共生矩阵的纹理特征分析方法提取局部窗口的关键特征作为聚类特征向量，以聚类特征向量的相似度为标准将体素聚类成超体素，对所有磁共振影像图片的所有超体素进行聚类得到肿瘤子区域。
3.根据权利要求1所述的基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，计算全类影像组学特征之间的pearson互相关系数并构建互相关矩阵，选取pearson互相关系数大于设定阈值的特征对，计算所述特征对中的特征和其他特征的平均皮尔逊相关系数，移除平均皮尔逊相关系数的较大特征并去除特征冗余性后使用最大相关最小冗余方法排序所述特征对中的特征，自排序自前向后的顺序筛选设定数量的特征作为浸润影像组学特征。
4.根据权利要求1所述的基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型的构建方法，其特征在于，若模型分数大于roc曲线的cut-off值，则免疫细胞处于高丰度组。
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈弟，张睿，姚瑜，高欣，纪春霞，戚赢，杨欣宇，黄晓明，
申请(专利权)人：复旦大学附属华山医院，
类型：发明
国别省市：
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