[发明专利]一种胆道闭锁风险评估系统及其建立方法有效

专利信息
申请号: 202210882433.9 申请日: 2022-07-25
公开(公告)号: CN115064267B 公开(公告)日: 2022-11-29
发明(设计)人: 方焯;刘釜均;邓嘉乐;蔡啸 申请(专利权)人: 苏州药明泽康生物科技有限公司;上海药明奥测医疗科技有限公司;天津奥测医疗科技有限公司
主分类号: G16H50/20 分类号: G16H50/20;G16H50/30;G06T7/00;G06V10/46;A61B8/00
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 李华
地址: 215123 江苏省苏州市中国(江苏)自由贸易试*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 胆道 闭锁 风险 评估 系统 及其 建立 方法
【权利要求书】:

1.一种胆道闭锁风险评估系统,其特征在于:包括预处理模块、特征提取模块、模型分析模块和结果输出模块;

在所述预处理模块中输入病人的B超图像和MMP-7检测结果,预处理模块在B超图像中截取出关键区域;

在所述特征提取模块中,从关键区域提取出用于模型分析的图像特征,并对用于模型分析的图像特征进行数据标准化处理;

在所述特征提取模块中,将MMP-7检测结果进行数据标准化处理;

在所述模型分析模块中,采用所述特征提取模块输出的用于模型分析的图像特征和MMP-7的标准化数据作为变量,通过模型计算出胆道闭锁风险分数;

模型分析模块以胆道闭锁风险作为结局变量,以变量筛选模块筛选出的与胆道闭锁具有显著相关性的变量作为自变量,使用Sigmoid 函数映射建立逻辑回归模型;

逻辑回归模型中的风险评估函数采用如下公式:

其中Fit(v)代表风险评估函数,vi (i=1, 2…n) 代表筛选出的医疗图像特征,M代表MMP-7变量,wi (i=1, 2…n+1)代表各项自变量在评估函数中的权重;

所述结果输出模块将胆道闭锁风险分数与截断值比较,对病人胆道闭锁风险进行评估;

关键区域包括胆、肝门三角洲、胆总管和肝动脉;

用于模型分析的图像特征包括肝门三角洲混杂程度、胆囊充盈程度。

2.根据权利要求1所述的胆道闭锁风险评估系统,其特征在于:在所述特征提取模块中,对关键区域的灰度值进行分析、数据挖掘,提取出用于模型分析的图像特征。

3.根据权利要求1所述的胆道闭锁风险评估系统,其特征在于:用于模型分析的图像特征通过变量筛选模块应用LASSO算法筛选得到。

4.根据权利要求1所述的胆道闭锁风险评估系统,其特征在于:用于模型分析的图像特征包括胆囊大小、肝门三角洲大小、肝门三角洲混杂程度、胆囊充盈程度、胆形状是否规律。

5.根据权利要求1所述的胆道闭锁风险评估系统,其特征在于:在预处理模块中,将截取的关键区域的图像像素转化为RGB值后进行反色处理,并采用加权平均值算法转化成灰度值0-255。

6.根据权利要求1所述的胆道闭锁风险评估系统,其特征在于:在预处理模块中,将灰度值填入像素位置形成对应的灰度值矩阵,输入后续模块进行分析。

7.一种胆道闭锁风险评估系统的建立方法,其特征在于:包括以下步骤:

步骤1、获取病人的B超图像和MMP-7检测结果;

步骤2、在B超图像中截取出关键区域;

步骤3、从关键区域中提取出用于变量筛选的图像特征,并对用于变量筛选的图像特征进行数据标准化处理;将MMP-7检测结果进行数据标准化处理;

步骤4、将步骤3处理后的用于变量筛选的图像特征和MMP-7的标准化数据应用LASSO算法进行变量筛选,筛选出与胆道闭锁具有显著相关性的变量;

步骤5、将与胆道闭锁具有显著相关性的变量作为模型分析模块的输入变量;

模型分析模块将与胆道闭锁具有显著相关性的变量通过模型计算出胆道闭锁风险分数,结果输出模块将胆道闭锁风险分数与截断值比较,评估病人胆道闭锁风险;

模型分析模块通过逻辑回归模型拟合训练,采用交叉验证法调整模型;

逻辑回归模型中的风险评估函数采用如下公式:

其中Fit(v)代表风险评估函数,vi (i=1, 2…n) 代表筛选出的医疗图像特征,M代表MMP-7变量,wi (i=1, 2…n+1)代表各项自变量在评估函数中的权重;

关键区域包括胆、肝门三角洲、胆总管和肝动脉;

所述与胆道闭锁具有显著相关性的变量包括MMP-7和用于模型分析的图像特征;

用于模型分析的图像特征包括肝门三角洲混杂程度、胆囊充盈程度。

8.根据权利要求7所述的胆道闭锁风险评估系统的建立方法,其特征在于:用于模型分析的图像特征包括胆囊大小、肝门三角洲大小、肝门三角洲混杂程度、胆囊充盈程度、胆形状是否规律。

9.根据权利要求7所述的胆道闭锁风险评估系统的建立方法,其特征在于:LASSO算法通过k次重复进行变量筛选,筛选出的与胆道闭锁具有显著相关性的变量为3-10项,包括MMP-7和2-9项用于模型分析的图像特征。

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