【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估，具體為一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法和系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、肺癌是原發(fā)于肺部的惡性腫瘤，即原發(fā)于支氣管或者肺泡上的惡性腫瘤，又稱為原發(fā)性支氣管肺泡癌，肺癌有多種分類方式，按照腫瘤發(fā)生的部位主要分為中央型肺癌、周圍型肺癌和彌漫性肺癌，按照腫瘤生長(zhǎng)的方式可以分為管內(nèi)型、管壁浸潤(rùn)型、巨塊型、球型、結(jié)節(jié)型和彌漫浸潤(rùn)型，根據(jù)組織病理學(xué)主要分為小細(xì)胞癌、鱗癌、腺癌、大細(xì)胞癌、腺鱗癌、類癌。
2、肺癌樣本的采集主要通過手術(shù)、活檢、細(xì)胞學(xué)檢查等方式獲取，包括組織樣本、細(xì)胞學(xué)樣本和血液樣本等，不同類型的樣本適用于不同的檢測(cè)目的和方法，所以現(xiàn)在需要一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法來對(duì)于肺癌進(jìn)行預(yù)防以及提前干涉治療。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法和系統(tǒng)，具備提高治療效果等優(yōu)點(diǎn)，解決了上述
技術(shù)介紹
中提到的問題。
3、(二)技術(shù)方案
4、為實(shí)現(xiàn)上述
技術(shù)介紹
中提到的提高治療效果的目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：
5、步驟一、收集肺癌患者的臨床信息，獲取肺癌樣本的生物學(xué)數(shù)據(jù)，整理醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)；
6、步驟二、從生物學(xué)數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵基因、蛋白質(zhì)或通路特征，并使用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法篩選與肺癌相關(guān)的重要特征；
7、步驟三、根據(jù)數(shù)據(jù)特性和預(yù)測(cè)目標(biāo)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型并考慮模
8、步驟四、使用留出法、交叉驗(yàn)證等方法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)部評(píng)估模型性能，在獨(dú)立的測(cè)試數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證模型性能，確保模型具有良好的泛化能力；
9、步驟五、分析模型中的重要特征和權(quán)重，解釋模型預(yù)測(cè)的依據(jù)，將模型應(yīng)用于實(shí)際肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估中；
10、步驟六、收集模型在實(shí)際應(yīng)用中的反饋和結(jié)果數(shù)據(jù)，根據(jù)新數(shù)據(jù)和研究成果對(duì)模型進(jìn)行迭代更新。
11、優(yōu)選的，收集患者臨床信息還包括對(duì)于數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理、特征的提取與選擇以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。
12、確保數(shù)據(jù)集中沒有重復(fù)的記錄，對(duì)于缺失值，可以采用填充、插值或刪除等方法進(jìn)行處理，根據(jù)數(shù)據(jù)分布和領(lǐng)域知識(shí)，識(shí)別并處理異常值，以避免它們對(duì)模型訓(xùn)練產(chǎn)生不利影響，將清洗和預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于模型調(diào)參和選擇最優(yōu)模型，測(cè)試集用于評(píng)估模型的最終性能，劃分?jǐn)?shù)據(jù)集時(shí)，需要確保各個(gè)子集之間的獨(dú)立性和同分布性，將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在適當(dāng)?shù)奈恢茫⒔⑾鄳?yīng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，以便后續(xù)的分析和建模工作能夠方便地訪問和使用這些數(shù)據(jù)。
13、優(yōu)選的，特征提取還包括有影像特征提取、生物學(xué)特征提取、臨床特征提取；
14、特征選擇是從提取出的眾多特征中篩選出對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)最為重要和有效的特征的過程，且常用的選擇方法有過濾式方法、包裹式方法、嵌入式方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法。
15、影像特征提取：從ct、mri或pet/ct等醫(yī)學(xué)影像中提取腫瘤的大小、形狀、位置、紋理、密度等特征，常用的影像特征提取方法包括閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、邊緣檢測(cè)等，以及利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)提取圖像特征；
16、生物學(xué)特征提取：從患者的基因表達(dá)數(shù)據(jù)、突變狀態(tài)、蛋白質(zhì)水平等生物學(xué)數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，生物學(xué)特征提取通常涉及生物信息學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，如基因表達(dá)譜分析、突變檢測(cè)、蛋白質(zhì)組學(xué)分析；
17、臨床特征提取：從患者的臨床數(shù)據(jù)中提取年齡、性別、吸煙史、家族史、既往病史等臨床特征；
18、過濾式方法：基于統(tǒng)計(jì)測(cè)試或距離度量來選擇特征可以使用卡方檢驗(yàn)、anova等統(tǒng)計(jì)測(cè)試方法來評(píng)估特征與預(yù)測(cè)目標(biāo)之間的相關(guān)性或獨(dú)立性，也可以使用互信息、相關(guān)系數(shù)等距離度量方法來評(píng)估特征之間的冗余性；
19、包裹式方法：將特征選擇看作是一個(gè)搜索尋優(yōu)問題，通過構(gòu)建不同的特征子集來評(píng)估模型的性能，并選擇性能最優(yōu)的特征子集；
20、嵌入式方法：在模型訓(xùn)練過程中自動(dòng)完成特征選擇；
21、基于深度學(xué)習(xí)的方法：深度學(xué)習(xí)模型具有自動(dòng)特征提取和選擇的能力，在訓(xùn)練過程中，模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)并篩選出對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)有用的特征表示。
22、優(yōu)選的，所述模型構(gòu)建包括對(duì)于變量的選取、算法的選擇并構(gòu)建模型，并通過對(duì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證、性能評(píng)估、模型優(yōu)化來對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。
23、使用獨(dú)立的隊(duì)列數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。驗(yàn)證隊(duì)列設(shè)計(jì)應(yīng)包括確診為肺癌的患者和健康對(duì)照人群，且樣本量應(yīng)足夠大以保證結(jié)果的可靠性，采用k折交叉驗(yàn)證方法，將數(shù)據(jù)集分成k個(gè)子集，每次使用k-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，剩余的一個(gè)子集作為測(cè)試集，重復(fù)k次取平均值作為評(píng)估結(jié)果，使用roc曲線下的面積(auc值)、準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值(f1分?jǐn)?shù))等評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的分類性能和識(shí)別能力，通過分析模型中各特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度，找出關(guān)鍵特征，為后續(xù)研究提供指導(dǎo)，通過調(diào)整模型參數(shù)來提高預(yù)測(cè)性能，融合多模態(tài)特征以獲取更全面的信息，結(jié)合臨床經(jīng)驗(yàn)和領(lǐng)域知識(shí)對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。
24、優(yōu)選的，通過主要算法與技術(shù)，來構(gòu)建模型，且主要的算法有：機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法，然后再對(duì)于模型進(jìn)行應(yīng)用，且模型可以對(duì)患者進(jìn)行早期診斷、給出治療決策，并對(duì)于治療后進(jìn)行預(yù)后評(píng)估。
25、機(jī)器學(xué)習(xí)算法：如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些算法能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，用于對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分類；
26、深度學(xué)習(xí)技術(shù)：特別適用于處理復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和基因組數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像和序列數(shù)據(jù)的特征提取和分類；
27、統(tǒng)計(jì)模型：如cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型，用于分析生存數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)肺癌患者的預(yù)后情況；
28、肺結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)分層：通過預(yù)測(cè)模型對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行惡性風(fēng)險(xiǎn)分層，輔助臨床醫(yī)師制定出更加科學(xué)的臨床決策，提高肺癌的早期診斷率，這有助于早期發(fā)現(xiàn)肺癌患者，從而采取及時(shí)有效的治療措施，提高患者的生存率和生活質(zhì)量；
29、個(gè)性化醫(yī)療：基于患者的個(gè)體特征和預(yù)測(cè)模型的結(jié)果，為患者制定個(gè)性化的診療方案，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療；
30、治療方案選擇：預(yù)測(cè)模型可以幫助臨床醫(yī)師評(píng)估不同治療方案的效果和患者預(yù)后情況，從而選擇最合適的治療方案，有助于優(yōu)化醫(yī)療資源配置，提高治療效果和患者滿意度；
31、療效監(jiān)測(cè)與調(diào)整：在治療過程中，通過持續(xù)收集患者的臨床信息和生物學(xué)標(biāo)志物數(shù)據(jù)，利用預(yù)測(cè)模型監(jiān)測(cè)治療效果并及時(shí)調(diào)整治療方案，有助于確保治療的有效性和安全性。
32、優(yōu)選的，所述模型進(jìn)行迭代更新包括技術(shù)方法的創(chuàng)新、生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用以及臨床數(shù)據(jù)的積累與反饋；
33、技術(shù)方法的創(chuàng)新包括有多組學(xué)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能；
34、生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用包括有新型生物標(biāo)志物的篩選和生物標(biāo)志物組合的應(yīng)用；本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：收集患者臨床信息還包括對(duì)于數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理、特征的提取與選擇以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：特征提取還包括有影像特征提取、生物學(xué)特征提取、臨床特征提取；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：所述模型構(gòu)建包括對(duì)于變量的選取、算法的選擇并構(gòu)建模型，并通過對(duì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證、性能評(píng)估、模型優(yōu)化來對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：通過主要算法與技術(shù)，來構(gòu)建模型，且主要的算法有：機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法，然后再對(duì)于模型進(jìn)行應(yīng)用，且模型可以對(duì)患者進(jìn)行早期診斷、給出治療決策，并對(duì)于治療后進(jìn)行預(yù)后評(píng)估。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：所述模型進(jìn)行迭代更新包括技術(shù)方法的創(chuàng)新、生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用以及臨床數(shù)據(jù)的積累
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取與選擇模塊、模型構(gòu)建與訓(xùn)練模塊、預(yù)測(cè)與評(píng)估模塊、結(jié)果展示與報(bào)告生成模塊、模型更新與優(yōu)化模塊。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊：負(fù)責(zé)收集與肺癌相關(guān)的各種數(shù)據(jù)，包括患者的基本信息、臨床檢查數(shù)據(jù)、病理數(shù)據(jù)以及基因數(shù)據(jù)。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：收集患者臨床信息還包括對(duì)于數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理、特征的提取與選擇以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：特征提取還包括有影像特征提取、生物學(xué)特征提取、臨床特征提取；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：所述模型構(gòu)建包括對(duì)于變量的選取、算法的選擇并構(gòu)建模型，并通過對(duì)數(shù)據(jù)驗(yàn)證、性能評(píng)估、模型優(yōu)化來對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并對(duì)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種肺癌樣本的預(yù)測(cè)評(píng)估方法，其特征在于：通過主要算法與技術(shù)，來構(gòu)建模型，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫景云，王光杓，陳龍昀，吳東方，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：深圳裕策生物科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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