[发明专利]一种孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法

权利要求书

1.一种孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述方法具体如下：采集患者基本信息和术前1-7天血清肿瘤标记物水平，再结合患者的CT影像学报告，将患者病例按毛玻璃样病变GGO比例分为GGO比例大于或等于50％和小于50％两组，每组病例按3：1比例均设置实验组和验证组，将实验组病例相关资料进行单因素分析，初步筛选出独立危险因素，带入多因素分析，获得判断SPN良、恶性的独立危险因素，应用Logistics回归获得SPN恶性概率预测模型，再应用验证组病例资料带入模型进行验证；

所述预测模型为：P＝e^X/(1+e^X)；当GGO成分小于50％时：X＝-10.6+(0.064×年龄)+(1.358×最大径)+(1.698×毛刺)-(2.492×钙化)+(1.446×胸膜牵拉)+(2.101×肿瘤史)+(0.639×Cyfra21-1)+(0.633×CEA)；当GGO成分大于或等于50％时：X＝-1.180+(0.057×年龄)-(2.30×边界清楚)+(1.032×CEA)；其中e是自然对数；“年龄”的单位是“岁”；“最大径”指CT肺窗上结节最大直径，单位为cm；“毛刺”、“钙化”、“胸膜牵拉”、“肿瘤史”、“边界清楚”为定性指标，“是”计为1，“否”记为0；CEA和Cyfra21-1单位均为ng/mL。

2.根据权利要求1所述的孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述患者基本信息包括年龄、性别、吸烟情况、家族肿瘤病史、既往肿瘤病史。

3.根据权利要求1所述的孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述血清肿瘤标记物水平包括血清癌胚抗原CEA水平。

4.根据权利要求1所述的孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述血清肿瘤标记物水平还包括血清骨胶素Cyfra21-1水平。

5.根据权利要求1所述的孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述CT影像学报告中包括结节位置、CT最大径、毛玻璃样病变GGO所占比例、毛刺征、分叶征、钙化、空洞、边界清楚及胸膜牵拉。

6.根据权利要求2所述的孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述吸烟情况包括是否吸烟、吸烟量、戒烟时间。

7.根据权利要求1所述的孤立性肺结节恶性概率预测模型的建立方法，其特征在于，所述独立危险因素包括年龄、CT最大径、有无毛刺、是否钙化、有无胸膜牵拉、有无肿瘤史、边界是否清楚、Cyfra21-1和CEA。