[发明专利]一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型及其构建方法

权利要求书

1.一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、数据收集：收集和处理患者的磁共振图像数据和临床特征数据；

(2)、建立影像组学预测模型：通过LASSO筛选磁共振图像数据中影响腋窝淋巴结转移的关键影响特征，并利用Logistic回归建立影像组学腋窝淋巴结转移的预测模型；

(3)、建立临床病理特征预测模型：通过Logistic单因素分析筛选影响腋窝淋巴结转移的临床病理特征，并通过Logistic回归建立基于临床特征的腋窝淋巴结转移预测模型；

(4)、建立综合预测模型：基于步骤(2)、(3)的模型，通过Logistic回归得到综合预测模型。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括将所述综合预测模型生成相应的可视化的列线图和/或进行验证的步骤。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述进行验证的步骤为通过诊断特异性曲线和/或临床决策分析曲线对所述综合预测模型进行分析。

4.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，步骤(1)中所述的磁共振图像数据为患者使用1.5T或3.0T场强磁体进行乳腺磁共振成像检查得到数据，所述数据包括T1平扫增强序列、T2加权序列和扩散加权成像序列表观扩散系数序列。

5.如权利要求4所述方法，其特征在于，步骤(1)所述磁共振图像数据的处理方式为：结合乳腺钼靶报告、乳腺超声检查报告和临床触诊中给出关于病变定位的信息，在所述图像序列中，依次对包含原发肿瘤和腋窝淋巴结的每个层面进行靶区边缘的勾画，提取包括形状、强度、纹理和小波的影像学特征。

6.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述步骤(1)中的临床特征数据包括：确诊年龄、肿瘤个数、肿瘤大小、病理类型、病理组织学分级、临床肿瘤分期、临床淋巴结分期、病理肿瘤分期、病理淋巴结分期、病理TNM分期、ER状态、PR状态、HER-2状态、分子分型、手术方式、是否转移、转移时间、转移部位、是否死亡和死亡时间。

7.如权利要求1或2所述方法，其特征在于，步骤(2)中的所述影像组学腋窝淋巴结转移的预测模型包括T1+C单序列影像预测模型、T2WI单序列影像预测模型和DWI-ADC单序列影像预测模型。

8.如权利要求1～7任一项所述方法构建的乳腺癌患者测腋窝淋巴结转移预测模型。

9.如权利要求8所述乳腺癌患者测腋窝淋巴结转移预测模型，其特征在于，所述预测模型包括风险预测公式，所述其中，β₀是截距，e是常数e，x_k是各特征赋值，β_k是各个模型中特征对应的权重系数，具体如下表所示：

10.如权利要求9所述乳腺癌患者测腋窝淋巴结转移预测模型，其特征在于，所述预测模型还包括列线图；所述列线图包括：第一行分数，分值范围为0～100；第二行多序列影像预测模型，分值范围为0～1，分别对应第一行分值范围0～100均匀分布；第三行临床特征预测模型，分值范围为0.1～1分别对应第一行分值范围0～60均匀分布；第四行总分，分值范围为0～180，第五行腋窝淋巴转移概率，分值范围为0.1～0.9，对应第四行总分分值范围30～107非均匀分布。