CN114926465B - 一种存储介质和结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统 - Google Patents

一种存储介质和结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数字医疗技术应用领域，尤其是一种存储介质和结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统。本发明提供的一种存储介质，该存储介质的内容当被处理器执行时，可以通过构建数据集；利用所述数据集中的病理组织切片图像划定目标区域；针对所述目标区域，提取病理组学特征；针对所述目标区域，提取胶原结构特征；利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组学‑胶原结构特征标签公式；利用所述病理组学‑胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型。该存储介质中存储的计算机程序可生成直肠癌淋巴结转移风险预测模型，利用该模型能准确评估结直肠癌患者淋巴结转移风险，在指导个性化诊疗、改善患者预后方面有重要参考价值。

Description

一种存储介质和结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统
技术领域
本发明涉及数字医疗技术和机器学习应用领域，尤其是一种存储介质和结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统。
背景技术
随着精准医学的发展，基于超声或计算机断层扫描等成像数据预测结直肠癌患者的淋巴结状态的准确度已逐渐无法满足临床需要：对于直肠癌，敏感性范围仅为55%至73%，特异性达到74%-78%；而来自CT图像的LNM估计在结肠癌中的敏感性为70%，特异性为78%。因此，临床迫切需要更准确地方法确定结直肠癌患者的淋巴结的可能性，以优化结直肠癌患者的治疗决策。
细胞外基质是肿瘤基质的主要成分，影响肿瘤细胞粘附、浸润和迁移，与肿瘤的预后和疗效相关。胶原是细胞外基质中最丰富的成分并发挥细胞外基质的主要功能。随着扫描技术的发展和数字存储成本的降低，苏木精-伊红(HE)染色病理切片全景扫描成像(WSI)已经成为可能。最近，“病理组学”引起了越来越多的关注，病理组学体现了数字病理图像中分析获取的各种数据，以产生定量特征来描述组织样本的不同类型，随后对这些数据进行分析以确定诊断和预测预后结果。因此，若能结合病理组学特征及胶原结构特征，研发一项精准、稳健的结直肠癌患者淋巴结转移预测模型，在指导个性化诊疗、改善患者预后方面有重要参考价值。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明一种存储介质和结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统，旨在解决以上技术问题，第一方面，本发明提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：构建数据集，所述数据集包括直肠癌患者的病理组织切片图像；通过所述病理组织切片图像划定目标区域；针对所述目标区域，提取病理组学特征，所述病理组学特征包括图片质量特征、图片共定位特征和图片颗粒特征；针对所述目标区域，提取胶原结构特征，所述胶原结构特征包括胶原形态学特征、灰度共生矩阵特征和Gabor滤波器特征；利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组学-胶原结构特征标签公式；利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型。本发明提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储的计算机程序通过结合病理组学-胶原结构特征标签和临床病理信息生成直肠癌淋巴结转移风险预测模型，利用该模型能准确评估结直肠癌患者淋巴结转移风险，其预测效能要显著高于传统临床病理模型，在指导个性化诊疗、改善患者预后方面有重要参考价值。
可选地，所述构建数据集，包括如下步骤：确定直肠癌患者的纳排标准；根据所述纳排标准，获取所述直肠癌患者的病理组织切片图像和临床资料。
可选地，所述构建数据集，还包括如下步骤：根据所述纳排标准，确定所述临床资料包括所述直肠癌患者的年龄、性别、肿瘤原发性位置、术前癌胚抗原等级、术前糖类抗原等级、术前淋巴结大小、肿瘤分化、肿瘤对淋巴管、血管或神经的侵犯状况、肿瘤大小和肿瘤浸润深度。
可选地，所述通过所述病理组织切片图像划定目标区域，包括如下步骤：确定病理组织切片图像的肿瘤侵袭边缘；在所述肿瘤侵袭边缘内划定多个目标区域。
可选地，所述针对所述目标区域，提取病理组学特征，包括如下步骤：将多个所述目标区域转化目标灰度图像；利用所述目标灰度图像获得所述目标灰度图像的图片共定位特征；从所述目标灰度图像提取苏木精染色灰度图像和伊红染色灰度图像；分别获取所述目标灰度图像、所述苏木精染色灰度图像和所述伊红染色灰度图像的图片质量特征和图片颗粒特征。
可选地，所述针对所述目标区域，提取胶原结构特征，包括如下步骤：对多个所述目标区域进行光子成像，获得光子成像图；利用所述光子成像图提取胶原形态学特征、灰度共生矩阵特征和Gabor滤波器特征。多光子成像是一种基于非线性光学效应的显微成像技术，包括双光子激发荧光(TPEF)和二次谐波成像(SHG)，其中，二次谐波成像对胶原蛋白高度敏感并可通过图像分析技术定量提取胶原结构特征。
可选地，所述利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组学-胶原结构特征标签公式，包括如下步骤：通过所述病理组学特征和所述病理组学特征筛选获得目标特征变量；依据所述目标特征变量获取对应的目标特征变量系数；利用所述目标特征变量和所述目标特征变量系数，构建病理组学-胶原结构特征标签公式；利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，获得所述直肠癌患者的病理组学-胶原结构特征标签值。
可选地，所述病理组学-胶原结构特征标签公式满足如下公式：
Figure 82347DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 827449DEST_PATH_IMAGE002
表示病理组学-胶原结构特征标签，
Figure 264247DEST_PATH_IMAGE003
表示常数项，k表示目标特 征变量的数量，
Figure 94799DEST_PATH_IMAGE004
表示第i项所述目标特征变量对应的评分参数，
Figure 524513DEST_PATH_IMAGE005
代表评分参 数
Figure 124121DEST_PATH_IMAGE004
对应的目标特征变量系数。
可选地，
Figure 731820DEST_PATH_IMAGE006
；
可选地，
Figure 49669DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 33805DEST_PATH_IMAGE008
代表胶原纤维宽度，
Figure 737188DEST_PATH_IMAGE009
为3.472；
Figure 781367DEST_PATH_IMAGE010
代表 胶原纤维交联密度，
Figure 586512DEST_PATH_IMAGE011
为0.771；
Figure 108761DEST_PATH_IMAGE012
代表柱状图能量，
Figure 682961DEST_PATH_IMAGE013
为-1.035；
Figure 632463DEST_PATH_IMAGE014
代表灰度共生矩阵中像素距离为1在0°方向上的对比度，
Figure 908592DEST_PATH_IMAGE015
为1.457；
Figure 500111DEST_PATH_IMAGE016
代表灰度共生矩阵中像素距离为1在0°方向上的相关性，
Figure 663239DEST_PATH_IMAGE017
为0.00005；
Figure 49221DEST_PATH_IMAGE018
代表灰度共生矩阵中像素距离为2在0°方向上的能量，
Figure 828958DEST_PATH_IMAGE019
为1.658；
Figure 693009DEST_PATH_IMAGE020
代表尺度为2，方向性为120°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 225490DEST_PATH_IMAGE021
为1.245；
Figure 782373DEST_PATH_IMAGE022
代表尺度为3，方向性为60°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 783827DEST_PATH_IMAGE023
为0.280；
Figure 451569DEST_PATH_IMAGE024
代表尺度为4，方向性为150°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 589289DEST_PATH_IMAGE025
为0.771；
Figure 582653DEST_PATH_IMAGE026
代表苏木精图像的综合强度，
Figure 55092DEST_PATH_IMAGE027
为0.071；
Figure 526524DEST_PATH_IMAGE028
代表目标区域图像 的下四分位强度，
Figure 518751DEST_PATH_IMAGE029
为-4.994；
Figure 683016DEST_PATH_IMAGE030
代表苏木精-伊红-曼德斯系数，
Figure 393483DEST_PATH_IMAGE031
为 8.139；
Figure 652295DEST_PATH_IMAGE032
代表目标区域中伊红图像光谱为6的颗粒度特征，
Figure 30187DEST_PATH_IMAGE033
为-0.229；
Figure 99774DEST_PATH_IMAGE034
代表目标区域中伊红图像光谱为16的颗粒度特征，
Figure 297537DEST_PATH_IMAGE035
为0.096；
Figure 110772DEST_PATH_IMAGE036
代表目标区域中苏木精图像光谱为1的颗粒度特征，
Figure 77591DEST_PATH_IMAGE037
为0.8；
Figure 567347DEST_PATH_IMAGE038
代表目标区 域中苏木精图像光谱为4的颗粒度特征，
Figure 252407DEST_PATH_IMAGE039
为0.362；
Figure 869333DEST_PATH_IMAGE040
代表目标区域中苏木 精图像光谱为5的颗粒度特征，
Figure 956237DEST_PATH_IMAGE041
为0.051；
Figure 367627DEST_PATH_IMAGE042
代表目标区域的灰度图像光谱 为6的颗粒度特征，
Figure 539983DEST_PATH_IMAGE043
为-0.017；
Figure 678709DEST_PATH_IMAGE044
代表目标区域的灰度图像光谱为11的颗 粒度特征，
Figure 885699DEST_PATH_IMAGE045
为-0.017；
Figure 467990DEST_PATH_IMAGE046
代表目标区域的灰度图像光谱为14的颗粒度特 征，
Figure 862063DEST_PATH_IMAGE047
为0.097。
可选地，所述利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型，包括如下步骤：根据临床资料确定多个影响因素；利用多个所述影响因素，分别结合所述病理组学-胶原结构特征标签值进行二元多因素分析；将二元多因素分析可视化，从而获得直肠癌淋巴结转移风险预测模型。
第二方面，本发明还提供一种结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统，其特征在于，包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括第一方面所述的存储介质，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令。本系统结构紧凑，适用性强，极大程度地提高了运行效率。
附图说明
图1是本发明提供的计算机可读存储介质中程序指令的流程图；
图2是本发明对病理组学特征及胶原结构特征提取的示意图；
图3是本发明构建病理组学-胶原结构特征标签的示意图；
图4是本发明的直肠癌淋巴结转移预测模型；
图5是本发明的直肠癌淋巴结转移预测模型与传统临床病理特征模型对比的ROC曲线示意图；
图6是本发明提供的一种结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统的结构示意。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。
请参阅图1和图2，在一个实施例中，本发明一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
S1、构建数据集。
在一个实施例中，所述构建数据集，包括如下步骤：确定直肠癌患者的纳排标准；根据所述纳排标准，获取所述直肠癌患者的病理组织切片图像和临床资料，其中病理组织切片图像为苏木精-伊红(HE)染色病理切片图像。具体地，在本实施例中，纳排标准为直肠癌患者入不入数据集的标准（包括时间要求、病历要求等），当直肠癌患者满足纳排标准时，回顾性地收集该直肠癌患者的病理切片和临床资料。详细地，所述构建数据集，包括如下步骤：确定直肠癌患者的纳排标准；根据所述纳排标准，确定所述直肠癌患者的病理组织切片图像包括直肠癌患者的苏木精-伊红染色病理组织切片图像，确定所述临床资料包括所述直肠癌患者的年龄、性别、肿瘤原发性位置、术前CEA(癌胚抗原)等级、术前CA199(糖类抗原)等级、术前淋巴结大小（通过CT观察）、肿瘤分化、肿瘤对淋巴管、血管或神经的侵犯状况、肿瘤大小和肿瘤浸润深度。
具体地，在又一个实施例中，筛选出2009年1月至2014年12月做过根治性直肠癌手术的658例直肠癌患者，通过Aperio CS2切片扫描仪获取结直肠癌患者病理组织切片的苏木精-伊红(HE)染色病理切片全景扫描成像图，成像倍数为20倍；同时，获取了对应直肠癌患者的临床资料。
S2、通过所述病理组织切片图像划定目标区域。
在一个实施例中，所述通过所述病理组织切片图像划定目标区域，包括如下步骤：确定病理组织切片图像的肿瘤侵袭边缘；在所述肿瘤侵袭边缘内划定多个目标区域。具体地，由两名副高级病理医生使用Aperio Image Scope(一种病理学载玻片检视软件)软件选择肿瘤侵袭边缘，如若两位病理医生不一致将由病理科主任参与讨论，直到达成小组共识。确定病理侵袭边缘后，病理科医生随机从侵袭边缘范围内选择3个500微米×500微米的区域作为目标区域。
S3、针对所述目标区域，提取病理组学特征。
在一个实施例中，所述针对所述目标区域，提取病理组学特征，包括如下步骤：将多个所述目标区域转化目标灰度图像；利用所述目标灰度图像获得所述目标灰度图像的图片共定位特征；从所述目标灰度图像提取苏木精染色灰度图像和伊红染色灰度图像；分别获取所述目标灰度图像、所述苏木精染色灰度图像和所述伊红染色灰度图像的所述图片质量特征和图片颗粒特征。即病理组学特征包括图片共定位特征、图片质量特征和图片颗粒特征。
在本实施例中，采用使用Cell Profiler(病理纹理特征提取利器）软件提取病理组学特征。最终，从每个目标区域提取了114个病理组学特征，该114个病理组学特征包括：57个图片质量特征(Image quality features)、9个图片共定位特征(Image co-localization features)和48个图片颗粒特征(Image granularity features)。
在一个具体地实施例中，目标区域是部分苏木精-伊红(HE)染色病理切片全景扫描成像图，将该目标区域通过Cell Profiler的 "Color To Gray"模块在 "Combine"方法的基础上转换为目标灰度图像；再使用Cell Profiler的 "Unmix Colors"模块将目标灰度图像中苏木精和伊红(HE)染色的图像分成苏木精染色灰度图像和伊红染色灰度图像。并且，通过同一直肠癌患者的三个目标区域所提取的平均值作为最终的病理组学特征值。
详细地，使用Cell Profiler的“Measure Co-localization”模块提取目标灰度图像的共定位特征(Image co-localization features)，包括伊红-苏木精-相关性(Correlation_Eosin_Haematoxylin)，伊红-苏木精-Coste自动阈值(Costes_Eosin _Haematoxylin)，苏木精-伊红-Costes自动阈值(Costes_Haematoxylin_Eosin)，苏木精-伊红-曼德斯系数(Manders_Eosin_Haematoxylin)，伊红-苏木精-曼德斯系数(Manders_Haematoxylin_Eosin)，伊红-苏木精-重叠系数(Overlap_Eosin_Haematoxylin)，伊红-苏木精-等级加权同源系数(RWC_Eosin_Haematoxylin)，苏木精-伊红-等级加权同源系数(RWC_Haematoxylin_Eosin)，伊红-苏木精-斜率(Slope_Eosin_Haematoxylin)。使用CellProfiler的“Measure Image Quality”模块分别提取目标灰度图像、苏木精染色灰度图像和伊红染色灰度图像的图像质量特征(Image quality features)，具体地，图片质量特征包括综合强度(Integrated Intensity)，平均强度(Mean Intensity)，强度标准差(StdIntensity)，最小强度(Min Intensity)，最大强度(Max Intensity)，综合强度边缘(Integrated Intensity Edge)，平均强度边缘(Mean Intensity Edge)，强度边沿标准差(Std Intensity Edge)，最小强度边沿(Min Intensity Edge)，最大强度边缘(MaxIntensity Edge)，质量位移(Mass Displacement)，下四分位强度(Lower QuartileIntensity)，中位强度(Median Intensity)，中位绝对偏差强度(MAD Intensity)，上四分位数强度(Upper Quartile Intensity)，中心质量强度_X(Center Mass Intensity_X)，中心质量强度_Y (Center Mass Intensity_Y),最大强度_X(Max Intensity_X)，最大强度_Y(Max Intensity_Y)。使用Cell Profiler的“Measure Granularity”模块提取目标灰度图像、苏木精染色灰度图像和伊红染色灰度图像的图像颗粒特征(Image granularityfeatures)，该模块为颗粒度频谱范围内设置的每个实例返回一个测量值，最终提取了48个颗粒特征。
S4、针对所述目标区域，提取胶原结构特征。
在一个实施例中，所述针对所述目标区域，提取胶原结构特征，包括如下步骤：对多个所述目标区域进行光子成像，获得光子成像图；利用所述光子成像图提取胶原形态学特征、灰度共生矩阵特征和Gabor滤波器特征。即胶原结构特征包括胶原形态学特征、灰度共生矩阵特征和Gabor滤波器特征。
详细地，在本实施例中，使用苏木精-伊红(HE)染色病理切片对目标区域进行多光子成像，对多光子成像进行图像处理，各项胶原结构特征参数值提取可以由Matlab R2015b(Math Works)软件完成。从上述多光子成像图像中可以提取出142个胶原结构特征，包括8个形态学特征(Morphological features)，6个直方图特征(Histogram features)，80个灰度共生矩阵特征(Grey-level co-occurrence matrix featrues, GLCM)和48个Gabor滤波器特征(Gabor filter features)，并且，通过同一直肠癌患者的三个目标区域所提取的平均值作为最终的胶原结构特征值。
其中，上述多光子成像图像可以由Zeiss LSM 880 with Airyscan多光子共聚焦激光扫描系统对目标成像区域进行20倍扫描后获取。细胞外基质是肿瘤基质的主要成分，影响肿瘤细胞粘附、浸润和迁移，与肿瘤的预后相关。胶原是细胞外基质中最丰富的成分并发挥细胞外基质的主要功能。多光子成像是一种基于非线性光学效应的显微成像技术，包括双光子激发荧光和二次谐波成像，其中，二次谐波成像对胶原蛋白高度敏感并可通过图像分析技术定量提取胶原结构特征。
其中，胶原形态学特征参数包括：胶原面积(Collagen area)、胶原纤维数量(Collagen fiber number)、胶原纤维长度(Collagen fiber length)、胶原纤维宽度(Collagen fiber width)、胶原纤维直线度(Collagen fiber straightness)、胶原纤维交联密度(Collagen xlink density)、胶原纤维交联空间(Collagen crosslink space)和胶原排列方向(Collagen orientation)。
其中，胶原强度特征参数由柱状图来分析，胶原强度特征参数包括：柱状图均值(Histogram mean)、柱状图方差(Histogram Variance)、柱状图偏度(HistogramSkewness)、柱状图峰度(Histogram Kurtosis)、柱状图能量(Histogram Energy)和柱状图熵(Histogram Entropy)。
其中，胶原结构特征参数包括80个灰度共生矩阵(Gray-level co-occurrencematrix，GLCM)的纹理参数和48个Gabor小波变换参数(Gabor wavelet transform)（即Gabor滤波器特征）。具体地，可通过选取目标区域中5个不同位置，其对应位置处的5个像素以及在对应性像素的0°、45°、90°和135°的4个不同方向上的对比度、相关性、能量和均匀性来计算上述80个灰度共生矩阵。再通过4个不同尺度和5个不同方向的均值和方差，得到48个Gabor小波变换参数。
S5、利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组学-胶原结构特征标签公式。
在一个实施例中，所述利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组 学-胶原结构特征标签公式，包括如下步骤：通过所述病理组学特征和所述病理组学特征筛 选获得目标特征变量；依据所述目标特征变量获取对应的目标特征变量系数；利用所述目 标特征变量和所述目标特征变量系数，构建病理组学-胶原结构特征标签公式；利用所述病 理组学-胶原结构特征标签公式，获得所述直肠癌患者的病理组学-胶原结构特征标签值。 由于对应病理学特征和胶原结构特征的参数信息量巨大，其中不乏掺杂着大量无关变量， 为了降低模型的变量维度和筛选与淋巴结转移相关度最强的系列变量，使得模型建立更为 准确，通过LASSO回归计算模型进行目标特征变量筛选以及计算目标特征变量系数，所述回 归模型通过R语言4.0.3版本中的glmnet函数包中的glmnet函数运行，通过函数运行，得出 目标特征变量系数，请参见图3，横坐标
Figure 820791DEST_PATH_IMAGE048
表示glmnet函数的惩戒系数
Figure 882288DEST_PATH_IMAGE049
的对数，纵坐 标Coefficients表示协同因素，即所述病理组学特征和所述胶原结构特征。
具体地，所述病理组学-胶原结构特征标签公式满足如下公式：
Figure 150327DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 31696DEST_PATH_IMAGE002
表示病理组学-胶原结构特征标签，
Figure 262957DEST_PATH_IMAGE050
， k表示目标特征变量的数量，
Figure 178960DEST_PATH_IMAGE004
表示第i项所述目标特征变量对应的评分参数，
Figure 368633DEST_PATH_IMAGE005
代表评分参数
Figure 986565DEST_PATH_IMAGE004
对应的目标特征变量系数。其中，
Figure 287097DEST_PATH_IMAGE008
代表胶原纤维宽 度，
Figure 792027DEST_PATH_IMAGE009
为3.472；
Figure 152601DEST_PATH_IMAGE010
代表胶原纤维交联密度，
Figure 8562DEST_PATH_IMAGE011
为0.771；
Figure 847205DEST_PATH_IMAGE012
代表柱 状图能量，
Figure 987068DEST_PATH_IMAGE013
为-1.035；
Figure 252964DEST_PATH_IMAGE014
代表灰度共生矩阵中像素距离为1在0°方向上的对 比度，
Figure 596221DEST_PATH_IMAGE015
为1.457；
Figure 504134DEST_PATH_IMAGE016
代表灰度共生矩阵中像素距离为1在0°方向上的相关性，
Figure 983657DEST_PATH_IMAGE017
为0.00005；
Figure 686034DEST_PATH_IMAGE018
代表灰度共生矩阵中像素距离为2在0°方向上的能量，
Figure 906800DEST_PATH_IMAGE019
为1.658；
Figure 70934DEST_PATH_IMAGE020
代表尺度为2，方向性为120°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 936121DEST_PATH_IMAGE021
为1.245；
Figure 543820DEST_PATH_IMAGE022
代表尺度为3，方向性为60°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 861669DEST_PATH_IMAGE023
为0.280；
Figure 845806DEST_PATH_IMAGE024
代表尺度为4，方向性为150°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 549188DEST_PATH_IMAGE025
为0.771；
Figure 593368DEST_PATH_IMAGE026
代表苏木精图像的综合强度，
Figure 132933DEST_PATH_IMAGE027
为0.071； 代表目标区域 图像的下四分位强度，
Figure 920761DEST_PATH_IMAGE029
为-4.994；
Figure 494962DEST_PATH_IMAGE030
代表苏木精-伊红-曼德斯系数，
Figure 444463DEST_PATH_IMAGE031
为8.139；
Figure 720593DEST_PATH_IMAGE032
代表目标区域中伊红图像光谱为6的颗粒度特征，
Figure 46532DEST_PATH_IMAGE033
为- 0.229；
Figure 475239DEST_PATH_IMAGE051
代表目标区域中伊红图像光谱为16的颗粒度特征，
Figure 595642DEST_PATH_IMAGE035
为0.096；
Figure 375379DEST_PATH_IMAGE036
代表目标区域中苏木精图像光谱为1的颗粒度特征，
Figure 505009DEST_PATH_IMAGE037
为0.8；其中，
Figure 795349DEST_PATH_IMAGE038
代表目标区域中苏木精图像光谱为4的颗粒度特征，
Figure 617811DEST_PATH_IMAGE039
为0.362；
Figure 353686DEST_PATH_IMAGE040
代表目标区域中苏木精图像光谱为5的颗粒度特征，
Figure 21428DEST_PATH_IMAGE041
为0.051；
Figure 159148DEST_PATH_IMAGE042
代表目标区域的灰度图像光谱为6的颗粒度特征，
Figure 401779DEST_PATH_IMAGE043
为-0.017；
Figure 624950DEST_PATH_IMAGE044
代表目标区域的灰度图像光谱为11的颗粒度特征，
Figure 96383DEST_PATH_IMAGE045
为-0.017；
Figure 88610DEST_PATH_IMAGE046
代表目标 区域的灰度图像光谱为14的颗粒度特征，
Figure 987296DEST_PATH_IMAGE047
为0.097。
S6、利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型。
在一个实施例中，所述利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型，包括如下步骤：根据所述临床资料确定多个影响因素；利用多个所述影响因素，分别结合所述病理组学-胶原结构特征标签值进行二元多因素分析；将二元多因素分析可视化，从而获得直肠癌淋巴结转移风险预测模型。所述直肠癌的年龄、性别、肿瘤原发性位置、术前CEA(癌胚抗原)等级、术前CA199(糖类抗原)等级、术前CT观察淋巴结大小、肿瘤分化、肿瘤对淋巴管、血管或神经的侵犯状况、肿瘤大小和肿瘤浸润深度。
详细地，在本实施中，请参见图4，通过对临床资料与病理组学-胶原结构特征标签进行二元多因素Logistic回归分析，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型，并以可视化列线图展示。详细地，可视化列线图包括平行建立分项分数线段、术前CEA等级线段、术前CT观察淋巴结大小线段、（肿瘤对）淋巴管、血管或神经侵犯线段、病理T分期线段、病理组学-胶原结构特征标签线段；其中，所述分项分数线段上均匀排布有0分到100分之间的各个分数值；所述术前CEA等级中的正常点和升高点分别对应所述分项分数线段的0分点和4分点；所述术前CT观察淋巴结大小线段的<10mm点和≥10mm点分别对应所述分项分数线段的0分点和6分点；所述（肿瘤对）淋巴管、血管或神经侵犯线段的“是”和“否”对应所述分项分数线段的0分点和5分点；所述病理T分期线段的Tis-T2点、T3点和T4点对应所述分项分数线段的0分点、6分点和9分点；所述病理组学-胶原结构特征标签线段上均匀排布有-4分到6分之间的各个分数值，其中-4分点和6分点分别与所述分项分数线段的0分点和100分点对应。
请参见图5，本发明的直肠癌淋巴结转移预测模型与对比的ROC；(receiveroperating characteristic curve，ROC)曲线示意图示意图。AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，取值范围为0.5至1，AUC越接近1，预测模型效能越高。本发明构建的预测模型AUC值为0.939，传统临床病理预测模型的AUC值为0.783。由此可以看出，本申请所公开的基于病理组学-胶原结构特征标签预测效能显著高于传统临床病理模型。
综合上所述，本发明的存储介质中存储的计算机程序基于图像分析技术能够有效提取肿瘤的病理组学特征和胶原结构特征，可用于评估肿瘤微环境与淋巴结转移的相关性；在特征变量筛选方法中，利用LASSO回归能有效避免预测变量过多时带来的过拟合和多重共线性的问题；结合病理组学-胶原结构特征标签和临床病理信息的预测模型能准确评估结直肠癌患者淋巴结转移风险，其预测效能要显著高于传统临床病理模型，在指导个性化诊疗、改善患者预后方面有重要参考价值。
本发明还提供一种结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统，包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括第一方面所述的计算机可读存储介质，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令。
详细地，请参见图6，该结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器 (central processingunits，CPU)610；输入设备620可以用于获取病理组织切片上目标成像区域的多光子成像图像和病理切片全景图像；输出设备630可以用于将通过第一方面任一项方法得到的淋巴结转移预测风险输出给目标终端进行显示；该存储器640可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器610提供指令和数据。存储器640的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器640还可以存储设备类型的信息。
该结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统600还可以包括一个或一个以上电源650，一个或一个以上有线或无线网络接口660，一个或一个以上操作系统670，例如WindowsServe，Mac OS X，Unix，Linux，FreeBSD等等，本系统结构紧凑，适用性强，极大程度地提高了运行效率。同时，本领域技术人员可以理解，图6示出的计算机设备结构并不构成对本申请提供的计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (8)

1.一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计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行以下步骤：
构建数据集，所述数据集包括直肠癌患者的病理组织切片图像；
通过所述病理组织切片图像划定目标区域；
针对所述目标区域，提取病理组学特征，所述病理组学特征包括：图片质量特征、图片共定位特征和图片颗粒特征；
针对所述目标区域，提取胶原结构特征，所述胶原结构特征包括：胶原形态学特征、灰度共生矩阵特征和Gabor滤波器特征；
利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组学-胶原结构特征标签公式；
利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型；
所述通过所述病理组织切片图像划定目标区域，包括如下步骤：
确定所述病理组织切片图像中肿瘤侵袭边缘；
在所述肿瘤侵袭边缘内划定多个目标区域；
所述病理组学-胶原结构特征标签公式满足如下公式：
Figure 280358DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 539170DEST_PATH_IMAGE002
表示病理组学-胶原结构特征标签，
Figure 385904DEST_PATH_IMAGE003
表示常数项，k表示目标特征变 量的数量，
Figure 721070DEST_PATH_IMAGE004
表示第i项所述目标特征变量对应的评分参数，
Figure 918833DEST_PATH_IMAGE005
代表评分参数
Figure 732068DEST_PATH_IMAGE004
对应的目标特征变量系数。
2.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述构建数据集，包括如下步骤：
确定直肠癌患者的纳排标准，所述纳排标准为定直肠癌患者入不入数据集的标准，所述纳排标准包括直肠癌患者的时间要求和病历要求；
根据所述纳排标准，获取所述直肠癌患者的病理组织切片图像和临床资料。
3.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述针对所述目标区域，提取病理组学特征，包括如下步骤：
将多个所述目标区域转化目标灰度图像；
利用所述目标灰度图像获得所述目标灰度图像的图片共定位特征；
从所述目标灰度图像提取苏木精染色灰度图像和伊红染色灰度图像；
分别获取所述目标灰度图像、所述苏木精染色灰度图像和所述伊红染色灰度图像的所述图片质量特征和图片颗粒特征。
4.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述针对所述目标区域，提取胶原结构特征，包括如下步骤：
对多个所述目标区域进行光子成像，获得光子成像图；
利用所述光子成像图提取胶原形态学特征、灰度共生矩阵特征和Gabor滤波器特征。
5.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述利用所述病理组学特征和所述胶原结构特征，构建病理组学-胶原结构特征标签公式，包括如下步骤：
通过所述病理组学特征和所述胶原结构特征筛选获得目标特征变量；
依据所述目标特征变量获取对应的目标特征变量系数；
利用所述目标特征变量和所述目标特征变量系数，构建病理组学-胶原结构特征标签公式；
利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，获得所述直肠癌患者的病理组学-胶原结构特征标签值。
6.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，
其中，
Figure 213734DEST_PATH_IMAGE006
；
Figure 188643DEST_PATH_IMAGE007
代表胶原纤维宽度，
Figure 139282DEST_PATH_IMAGE008
为3.472；
Figure 756208DEST_PATH_IMAGE009
代表胶原纤维交联密度，
Figure 577533DEST_PATH_IMAGE010
为0.771；
Figure 988923DEST_PATH_IMAGE011
代表柱状图能量，
Figure 410546DEST_PATH_IMAGE012
为-1.035；
Figure 831163DEST_PATH_IMAGE013
代表灰度共生矩阵中像素距离为1在0°方向上的对比度，
Figure 506995DEST_PATH_IMAGE014
为1.457；
Figure 354865DEST_PATH_IMAGE015
代表灰度共生矩阵中像素距离为1在0°方向上的相关性，
Figure 748938DEST_PATH_IMAGE016
为0.00005；
Figure 707666DEST_PATH_IMAGE017
代表灰度共生矩阵中像素距离为2在0°方向上的能量，
Figure 752852DEST_PATH_IMAGE018
为1.658；
Figure 771623DEST_PATH_IMAGE019
代表尺度为2，方向性为120°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 387412DEST_PATH_IMAGE020
为1.245；
Figure 149832DEST_PATH_IMAGE021
代表尺度为3，方向性为60°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 65835DEST_PATH_IMAGE022
为0.280；
Figure 239197DEST_PATH_IMAGE023
代表尺度为4，方向性为150°的Gabor滤波器图像卷积方差，
Figure 873440DEST_PATH_IMAGE024
为0.771；
Figure 908392DEST_PATH_IMAGE025
代表苏木精图像的综合强度，
Figure 678902DEST_PATH_IMAGE026
为0.071；
Figure 773897DEST_PATH_IMAGE027
代表目标区域图像的下四分位强度，
Figure 629858DEST_PATH_IMAGE028
为-4.994；
Figure 983348DEST_PATH_IMAGE029
代表苏木精-伊红-曼德斯系数，
Figure 608364DEST_PATH_IMAGE030
为8.139；
Figure 139840DEST_PATH_IMAGE031
代表目标区域中伊红图像光谱为6的颗粒度特征，
Figure 217517DEST_PATH_IMAGE032
为-0.229；
Figure 859851DEST_PATH_IMAGE033
代表目标区域中伊红图像光谱为16的颗粒度特征，
Figure 588641DEST_PATH_IMAGE034
为0.096；
Figure 291018DEST_PATH_IMAGE035
代表目标区域中苏木精图像光谱为1的颗粒度特征，
Figure 121571DEST_PATH_IMAGE036
为0.8；
Figure 302016DEST_PATH_IMAGE037
代表目标区域中苏木精图像光谱为4的颗粒度特征，
Figure 167204DEST_PATH_IMAGE038
为0.362；
Figure 40482DEST_PATH_IMAGE039
代表目标区域中苏木精图像光谱为5的颗粒度特征，
Figure 76440DEST_PATH_IMAGE040
为0.051；
Figure 326156DEST_PATH_IMAGE041
代表目标区域的灰度图像光谱为6的颗粒度特征，
Figure 311430DEST_PATH_IMAGE042
为-0.017；
Figure 621188DEST_PATH_IMAGE043
代表目标区域的灰度图像光谱为11的颗粒度特征，
Figure 98437DEST_PATH_IMAGE044
为-0.017；
Figure 886265DEST_PATH_IMAGE045
代表目标区域的灰度图像光谱为14的颗粒度特征，
Figure 709733DEST_PATH_IMAGE046
为0.097。
7.根据权利要求1所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述利用所述病理组学-胶原结构特征标签公式，构建直肠癌淋巴结转移风险预测模型，包括如下步骤：
根据临床资料确定多个影响因素；
利用多个所述影响因素，分别结合所述病理组学-胶原结构特征标签值进行二元多因素分析；
将二元多因素分析可视化，从而获得直肠癌淋巴结转移风险预测模型。
8.一种结直肠癌淋巴结转移预测模型构建系统，其特征在于，包括输入设备、处理器、输出设备和存储器，其中，所述输入设备、处理器、输出设备和存储器相互连接，所述存储器包括如权利要求1-7任一项所述的计算机可读存储介质，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112216395A (zh) * 2020-09-11 2021-01-12 中山大学孙逸仙纪念医院 一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型及其构建方法
CN113208640A (zh) * 2021-04-26 2021-08-06 复旦大学附属肿瘤医院 一种基于乳腺专用pet影像组学预测腋窝淋巴结转移的方法
CN114299069A (zh) * 2022-03-08 2022-04-08 南方医科大学南方医院 一种结直肠癌胶原评价和预后预测装置和存储介质
CN114664413A (zh) * 2022-04-06 2022-06-24 中国医学科学院肿瘤医院 在治疗前对直肠癌治疗抵抗及其分子机制的预测系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019108888A1 (en) * 2017-11-30 2019-06-06 The Research Foundation For The State University Of New York SYSTEM AND METHOD TO QUANTIFY TUMOR-INFILTRATING LYMPHOCYTES (TILs) FOR CLINICAL PATHOLOGY ANALYSIS
CN111178449B (zh) * 2019-12-31 2021-11-05 浙江大学 结合计算机视觉特征和影像组学特征的肝癌图像分类方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112216395A (zh) * 2020-09-11 2021-01-12 中山大学孙逸仙纪念医院 一种乳腺癌患者腋窝淋巴结转移预测模型及其构建方法
CN113208640A (zh) * 2021-04-26 2021-08-06 复旦大学附属肿瘤医院 一种基于乳腺专用pet影像组学预测腋窝淋巴结转移的方法
CN114299069A (zh) * 2022-03-08 2022-04-08 南方医科大学南方医院 一种结直肠癌胶原评价和预后预测装置和存储介质
CN114664413A (zh) * 2022-04-06 2022-06-24 中国医学科学院肿瘤医院 在治疗前对直肠癌治疗抵抗及其分子机制的预测系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
术前预测结直肠癌淋巴结转移的临床-影像组学列线图的建立和验证;李梦蕾等;《中国癌症杂志》(第01期);55-62 *

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