[发明专利]用于HCC复发及RFS的预测模型和诺模图的构建方法及应用在审
| 申请号： | 201910426920.2 | 申请日： | 2019-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN110265095A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 袁春旺;王振常;田捷;魏靖伟;顾东升;赵鹏;何宁;高文峰;杨晓珍;孙玉 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京佑安医院 |
| 主分类号： | G16H10/20 | 分类号： | G16H10/20;G16H30/20;G16H50/30;G16H70/60;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 包晓静 |
| 地址： | 100071 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于预测模型和诺模图构建技术领域，公开了一种用于HCC复发及RFS的预测模型和诺模图的构建方法及应用，采用最小冗余最大关联算法(minimum redundancy maximum relevance algorithm,MRMRA)，从全部患者的肝脏3期增强CT扫描图像中均分别提取出647个影像组学特征；采用最少绝对收缩和选择运算符(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)‑Cox回归模型确认影像组学标签；利用临床、病理学因素联合影像组学标签建立HCC治愈性消融治疗后复发及RFS的预测模型和预测诺模图。本发明通过影像组学方法构建预测模型和预测诺模图，用于对HCC患者在病灶治愈性消融治疗后肿瘤复发及RFS进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 影像组 构建 复发 消融 预测 病理学因素 标签建立 关联算法 回归模型 肿瘤复发 运算符 冗余 病灶 治疗 肝脏 收缩 应用 标签 取出 联合 | ||
【主权项】：
1.一种用于HCC复发及RFS的预测模型和诺模图的构建方法，其特征在于，所述用于HCC复发及RFS的预测模型和诺模图的构建方法包括：第一步，采用MRMRA，从肝脏3期CECT扫描图像中均分别提取出647个影像组学特征；第二步，采用LASSO‑Cox回归模型确认影像组学标签；第三步，利用临床、病理学因素联合影像组学标签建立HCC治愈性消融治疗后HCC复发及RFS的预测模型和预测诺模图。
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