[发明专利]克罗恩病英夫利昔单抗药效预测方法及终端设备

权利要求书

1.一种克罗恩病英夫利昔单抗药效预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测肠道病灶的动脉期扫描图像，从所述动脉期扫描图像中提取影像组学特征；

将所述影像组学特征输入预先训练好的预测模型中进行计算，得到药效预测结果，其中，所述预测模型通过多个肠道病灶的动脉期扫描图像对应的影像组学特征以及英夫利昔单克隆抗体疗效的评估结果训练得到；

基于肠道病灶的动脉期扫描图像，利用区域生长算法生成对应的VOI图像；

从所述VOI图像中提取VOI影像组学特征；所述VOI影像组学特征包括量化强度、形状、纹理和小波特征；

所述预测模型的训练方法包括：

获取多个所述肠道病灶的动脉期扫描图像及英夫利昔单克隆抗体疗效的评估结果；

基于所述动脉期扫描图像，利用区域生长算法生成对应的VOI图像，并从所述VOI图像中提取VOI影像组学特征，将所述VOI影像组学特征及所述评估结果作为训练样本，采用留一法交叉验证法对所述预测模型进行训练，获得相应的预测概率；

设置预测模型的最大迭代次数，当达到所述最大迭代次数时停止对所述预测模型的训练，得到训练后的预测模型；

所述训练样本还包括实验室指标；所述实验室指标为，对所述多个样本的临床数据进行临床特征分析得到的；所述实验室指标包括：C反应蛋白指标及白蛋白指标。

2.如权利要求1所述的克罗恩病英夫利昔单抗药效预测方法，其特征在于，所述将所述VOI影像组学特征及所述评估结果作为训练样本，采用留一法交叉验证法对所述预测模型进行训练，包括：

采用Z-score标准化方法对所述VOI影像组学特征及所述评估结果进行标准化。

3.如权利要求1所述的克罗恩病英夫利昔单抗药效预测方法，其特征在于，所述预测模型为使用支持向量机分类器建立的，所述支持向量机分类器的高斯核函数g和惩罚系数C采用网格寻优法寻优得到；所述高斯核函数的数学形式如下公式所示：

其中，x和y表示两个样本，||x-y||²为样本x和y的欧氏距离，σ为函数的宽度参数。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有克罗恩病英夫利昔单抗药效预测程序，所述克罗恩病英夫利昔单抗药效预测程序被处理器执行时，以实现如权利要求1-3任意一项所述的克罗恩病英夫利昔单抗药效预测方法中的步骤。

5.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的克罗恩病英夫利昔单抗药效预测程序，所述处理器执行所述克罗恩病英夫利昔单抗药效预测程序时实现如权利要求1-3任意一项所述的克罗恩病英夫利昔单抗药效预测方法中的步骤。