[发明专利]川崎病的冠脉损伤并发症的预测方法及预测系统在审

专利信息
申请号: 201710641560.9 申请日: 2017-07-31
公开(公告)号: CN107423568A 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 吕海涛;黎璇;江振荣;陈烨;孙凌;曹磊;钱为国;徐秋琴;王波;严文华;沈洁 申请(专利权)人: 苏州大学附属儿童医院;苏州赫博特医疗信息科技有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 苏州威世朋知识产权代理事务所(普通合伙)32235 代理人: 杨林洁
地址: 215000 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 川崎病 损伤 并发症 预测 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于超声诊断成像领域,涉及一种川崎病的冠脉损伤并发症的预测方法及预测系统。

背景技术

川崎病(Kawasakidisease,KD)是一种好发于幼儿的全身性血管炎综合征。1967年由日本学者川崎富作首次报告。大量的流行病学调查显示,本病具有好发于亚洲人群、明显季节性、高发于男性及高发于婴幼儿等特点。目前国际上公认川崎病是儿童后天性心脏病的首位病因。2004年美国心脏病协会根据循证医学依据提出:川崎病血管内皮功能持续性障碍(endothelialdysfunction,ECD),可能是冠状动脉粥样硬化、缺血性心脏病发生的新的危险因素。因此,川崎病血管损伤及内皮功能障碍的预警研究在其并发症防治的过程中具有重要意义。

川崎病是一种典型的复杂疾病,诊断目前只能依赖临床症状,其早期分子诊断、分类和预后是传统疾病诊疗体系中的难题。患儿长期存在着血管内皮功能障碍(ECD)。主要表现为急性炎症期的微小血管的扩张和后期的狭窄,尤其是冠状动脉的病变。尽管近年来采用静脉大剂量丙种球蛋白和口服阿司匹林正规治疗,仍有约5%-8%的川崎病患儿急性期会发生冠状动脉瘤,并且可能在疾病的恢复期发生心肌缺血。组织病理学研究发现:川崎病患者冠状动脉血管壁3层均破坏且显著增生,内皮细胞剥脱、裸露,大量炎性细胞浸润;电镜下病理学检查发现血管内皮细胞间裂隙增大、穿孔、血管呈透明变化,这些病理改变的主要机制是血管内皮损伤和功能障碍。川崎病患者血管内皮损伤和功能障碍将持续很长一段时期,如果能对川崎病中可能合并冠脉损伤的病人作早期诊断,并及早干预,其远期的并发症就能大大降低。

现有技术中,主要采用以下几种方案预警川崎病冠脉损伤,日本学者Harada在1991年提出Harada评分:(1)年龄<l岁;(2)男性患者;(3)白蛋白ALB<35g/L;(4)血细胞比容≤0.35;(5)C反应蛋白≥+++;(6)白细胞≥12×109/L;(7)血小板<350×10^9/L;以上7项中满足4项为川崎病并发心脏病变的高危患者。

2006年Kobayashi等提出了最新的川崎病并发冠脉损伤的高危评分指标:(1)血钠<133mmo1/L(2分);(2)谷草转氨酶>100IU/L(2分);(3)血中性粒细胞分类>80%(2分);(4)IVIG开始治疗时间在病程4d内(2分));(5)C反应蛋白>100mg/L(1分);(6)血小板计数<300X10^9/L(1分);(7)年龄<1岁(1分);总积分为11分,如果综合评估积分在7分以上,则为川崎病并发冠脉损伤的高危人群。

然而,国外研究不具有普遍适用性;上述川崎病冠脉损害组和无冠脉损害组各单项指标及总评分差异无统计学意义,难以预测川崎病的冠脉损伤并发症。

发明内容

本发明的目的在于提供一种川崎病的冠脉损伤并发症的预测方法及预测系统。

为了实现上述发明目的之一,本发明一实施方式提供一种川崎病的冠脉损伤并发症的预测方法,所述方法包括:

S1、采集建立支持向量机(support vector machine,SVM)模型的21项原始参数;

所述建模原始参数包括:性别,年龄,就诊时发热时间,临床分型,C-反应蛋白(C reactive protein,CRP)检测值,白细胞(white blood cell,WBC)值,血小板数(Platelet,PLT)值,血红蛋白(hemoglobin,Hb)值,谷丙转氨酶(alanine aminotransferase,ALT)值,谷草转氨酶(aspartate aminotransferas,AST)值,白蛋白(albumin,ALB)值,丙球蛋白使用时间,以及临床诊断症状指标;

所述临床诊断症状指标包括:结膜充血,皮疹,口唇皲裂,杨梅舌,颈淋巴结肿大,手足硬肿,指趾脱皮,肛周脱皮,卡疤红肿;

S2、对所述原始参数做离散化处理以获得原始参数对应的SVM特征值;

S3、以SVM特征值为基础数据构建SVM模型,并通过所述SVM模型预测川崎病的冠脉损伤并发症。

作为本发明一实施方式的进一步改进,所述步骤S2具体包括:

将所述21项原始参数中的发热时间、丙球蛋白使用时间使用了具体的数值进行表示,以形成对应的SVM特征值;

将21项原始参数中剩余的其他原始参数转化为仅由“0”,“1”数值表示的离散化类别特征,以形成对应的SVM特征值。

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