CN115440386B - 基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法及设备 - Google Patents

基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法及设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果，具体涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法、系统、设备及计算机可读存储介质。包括：获取待测癌症患者的增强CT影像；基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像学组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD‑1/PD‑L1单抗治疗的分类结果。本申请在癌症患者免疫治疗临床决策中具有很好的应用价值。

Description

基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗 效果的方法及设备
技术领域
本发明涉及智能医疗技术领域，更具体地，涉及基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
免疫检查点抑制剂近年来已广泛应用于癌症的治疗，因存在非常规缓解模式，增加了疗效评价的复杂性，现有的评价体系不能准确评价，并可能导致错误的治疗决策，因此如何早期、准确评估免疫治疗的疗效一直是困扰临床医生的难题之一，临床亟需一种预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法及系统。
发明内容
本申请立足临床场景，为癌症患者提供一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，包括：
获取待测癌症患者的增强CT影像；
基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；
将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
进一步，所述加权多病灶方法的计算公式为：
Figure GDA0004221822700000012
Figure GDA0004221822700000011
其中，z代表加权后的整合特征，ai,j为加权系数，hi,j为患者的单个病灶的影像学特征，K为病灶个数，优选的，K为2-5。
进一步，加权中的加权系数采用多示例学习注意力模型确定；所述多示例学习注意力模型由一个基于注意力加权机制的多层感知机分类器构成；
可选的，加权系数的公式为
Figure GDA0004221822700000021
其中K为病灶个数，w和V为注意力模型参数，tanh为神经网络的激活函数，hi为患者的单病灶的影像学特征；多层感知机分类器由两层神经网络构成，第一层为隐藏层和激活函数构成，第二层为激活函数获得的全连接输出层；优选的，所述多示例学习注意力模型构建中，第一层为隐藏层和ReLU激活函数构成，第二层为Softmax激活函数获得的全连接输出层，输出结局与免疫治疗的实际疗效结果相关联，用来获得反馈并优化网络参数。
进一步，所述方法还包括：
获取待测癌症患者的增强CT影像；
基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；
获取待测癌症患者的临床数据；
提取代表性的临床特征，所述临床特征为：年龄、临床分期、骨转移、治疗线数和ICI治疗；
将所述代表性的临床特征和所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
所述PD-1/PD-L1单抗是指作用于靶点PD-1、作用于靶点PD-L1的单抗。包括但不限于下面市售的PD-1/PD-L1单抗：作用于靶点PD-1的纳武利尤单抗、帕博利珠单抗、西米普利单抗、特瑞普利单抗、信迪利单抗、卡瑞利珠单抗均为人源化或完全人免疫球蛋白G4(IgG4)抗体；作用于靶点PD-L1的阿特朱单抗、阿维鲁单抗和度伐鲁单抗是人源化或完全人的IgG1抗体。
进一步，所述基于加权多病灶方法提取影像组学特征为2个基于形状的特征，9个一阶特征和14个高阶纹理特征；优选的，所述影像组学特征见表2；
影像组学特征在本申请中又称放射组学特征，包括一阶特征、基于形状的特征、灰度共生矩阵(GLCM)特征、灰度依赖矩阵(GLDM)特征、灰度游程矩阵(GLRLM)、灰度大小区域矩阵(GLSZM)特征和相邻灰度色调差异矩阵(NGTDM)特征等高阶纹理特征。
可选的，所述将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中为将2个基于形状的特征、9个一阶特征和14个高阶纹理特征及5个代表性的临床特征输入训练好的机器学习模型中。
进一步，所述方法还包括获取患者的增强CT影像后进行预处理，所述预处理包括保留ICC超过预定阈值的影像组学特征；和/或剔除相关系数大于规定阈值的影像组学特征。
进一步，所述机器学习模型选自下列算法中的一种或几种：随机森林、逻辑回归、线性回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、弹性回归、支持向量机、极致梯度提升、多层感知机、线性判别分析。
本申请的目的在于提供一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的系统，所述系统包括：
获取单元，用于获取待测癌症患者的增强CT影像；
特征提取单元，用于基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；
分类单元，用于将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
本申请的目的在于提供一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序指令；
所述处理器用于调用程序指令，当程序指令被执行时，实现上述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法。
本申请的优势：
1、本申请立足临床场景，将患者的临床数据输入机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果，为癌症患者的精准治疗提供依据；
2、本申请通过研究发现较小的病变的影像组学特征也可以贡献较高的权重，这表明机器学习能够更好地识别最有助于区分DCB(持久临床获益)和NDCB(非持久临床获益)的病灶，但是目前常见的影像组学特征提取方法(如最大病灶法、平均多病灶法等)在特征提取时会忽略这些特征，从而导致后期构建的模型在判断的准确度上存在不足；
3、本申请还筛选出对患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的的五个临床特征：年龄(≤60或>60岁)、临床分期(III或IV期)、骨转移、治疗线数(1线、2线或3线及以上)和ICI治疗(是否使用帕博丽珠单抗，pembrolizumab)。结合影像组学特征和临床特征构建的综合模型，在预测癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗上具有更好的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法的示意流程图；
图2是本发明实施例提供的一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的设备的示意框图；
图3是本发明实施例提供的一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的系统的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如S101、S102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例提供的一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法的示意流程图，具体地，所述方法包括如下步骤：
S101：获取待测癌症患者的增强CT影像；
在一个实施例中，使用各种CT扫描仪对患者进行了从肺尖到肺基底部的增强胸部CT扫描。以一定速率(2.5毫升/秒)静脉注射80-100ml非离子造影剂(优维显300，拜耳先灵医药，德国；或碘佛醇320，恒瑞医药，中国)后35秒获得对比增强扫描。为了标准化CT设备的各种采集参数，将匿名化的原始医学数字成像和通信(DICOM)图像进行标准化，然后导入Dr.Wise研究平台，在该平台上通过肺部病变自动检测和自动分割算法以自动描绘病变。结果由一位具有16年影像诊断经验的高级胸部放射科医师在不了解治疗反应状态的情况下逐层确认和修改纵隔窗和肺窗设置的轴位图像的病变轮廓即感兴趣区域(ROI)。由具有5年影像诊断经验的第二位放射科医师随机选择和独立描绘病变的ROI(n＝30)，以使用组内相关系数(ICC)评估提取的影像组学特征的可靠性。ROI为根据瘤肺界面绘制，尽可能排除血管、支气管、肺不张等邻近组织。
在一个实施例中，获取待测癌症患者的临床数据。在一个具体实施例中，本申请回顾性分析了2015年6月至2020年11月在我院共309例经病理证实的晚期肺癌患者，他们接受了以下PD-1/PD-L1 ICI治疗之一：纳武单抗、帕博丽珠单抗、阿特珠单抗、杜瓦鲁单抗、替雷利珠单抗、派安普利单抗和信迪利单抗。排除标准如下：(1)基线CT检查与开始免疫治疗的时间间隔>28天；(2)治疗前基线增强胸部CT图像不可用；(3)图像质量差；(4)不能与周围组织准确区分的病灶；(5)在基线胸部CT扫描中，根据RECIST 1.1没有可测量的病灶；(6)随访时间<6个月。根据这些标准，符合调查条件的233例患者以8：2的比例随机分为训练组和内部测试组。通过电子病历系统收集患者的临床资料，包括以下特征：年龄、性别、吸烟史、临床分期、ICI治疗前转移部位、病理亚型、驱动基因突变、ICI治疗策略(使用的ICI药物、是否联合化疗)、治疗线数和PD-L1表达情况。临床分期根据美国癌症协会第八版肺癌分期指南确定，在驱动基因突变方面，包括EGFR、KRAS和ROS1突变状态。临床特征的定义和评分规则见表1。研究的终点是基于患者对免疫治疗反应的二分类状态。无进展生存期(PFS)至少达到6个月的患者被定义为具有持久临床获益(DCB)的组，无进展生存期(PFS)少于6个月的患者被定义为非持久临床获益(NDCB)的组。PFS定义为从ICI开始到患者死亡或肺癌进展之间的时间。所有患者在每个随访点的反应评估(完全缓解(CR)、部分缓解(PR)、疾病稳定(SD)和确诊的疾病进展(PD))由一名高级呼吸科医师(MC)和一名高级放射科医师(LS)根据实体瘤疗效评价标准1.1版(RECIST 1.1)中的反应标准评估。通过活检或切除标本的免疫组织化学染色测量PD-L1表达，评估需要至少100个肿瘤细胞(TC)。PD-L1表达量采用肿瘤比例评分(TPS)方法，定义为PD-L1阳性TCs占总TCs的百分比，分为两个水平表达即阴性表达(TPS<1％)、阳性表达(TPS≥1％)、阴性表达(TPS<50％)和阳性表达(TPS≥50％)。
表1
Figure GDA0004221822700000061
Figure GDA0004221822700000071
S102：基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；
在一个实施例中，所述基于加权多病灶方法提取影像组学特征为2个基于形状的特征，9个一阶特征和14个高阶纹理特征；可选的，所述将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中为将2个基于形状的特征、9个一阶特征和14个高阶纹理特征及5个代表性的临床特征输入训练好的机器学习模型中。在一个具体实施例中，每个ROI共提取1454维影像组学特征(又称放射组学特征)，包括一阶特征、基于形状的特征、灰度共生矩阵(GLCM)特征、灰度依赖矩阵(GLDM)特征、灰度游程矩阵(GLRLM)、灰度大小区域矩阵(GLSZM)特征和相邻灰度色调差异矩阵(NGTDM)特征等高阶纹理特征。
在一个实施例中，所述方法还包括获取患者的增强CT影像后进行预处理，所述预处理包括保留ICC超过预定阈值的影像组学特征；和/或剔除相关系数大于规定阈值的影像组学特征。在一个具体实施例中，通过三个初步步骤保留了代表性的放射组学特征：1)保留了ICC超过0.80的特征；2)保留组间(DCB vs.NDCB)分析中P值小于0.05的特征；3)特征两两配对过程中，Pearson相关系数大于0.85的配对中，P值较大的特征被剔除。
在一个具体实施例中，为了探寻病灶特征与患者结局指标之间的关系，本申请对比了三种特征提取方法。(1)最大病灶方法(LL)：仅选择最大(三维直径)目标病灶的放射组学特征。(2)平均多病灶方法(ML)：为每个病例提取多达五个目标病灶的放射组学特征，并将其平均值作为最终的患者级特征。(3)加权多病灶方法(WL)：为每个病例选择多达五个病灶的放射组学特征，并将它们的自适应加权求和用作最终的患者级特征。加权系数由多示例学习注意力模型确定，该多示例学习注意力模型在训练过程中自动学习每个病变对结果的影响。
在一个实施例中，所述加权多病灶方法的计算公式为：
Figure GDA0004221822700000081
Figure GDA0004221822700000082
其中，z代表加权后的整合特征，ai,j为加权系数，hi,j为患者的单个病灶的影像学特征，K为病灶个数，病灶个数为2-5。所述模型由一个基于注意力加权机制的多层感知机分类器构成；可选的，加权系数的公式为
Figure GDA0004221822700000083
其中K为病灶个数，w和V为注意力模型参数，tanh为神经网络的激活函数，hi为患者的单病灶的影像学特征；多层感知机分类器由两层神经网络构成，第一层为隐藏层和ReLU激活函数构成，第二层为Softmax激活函数获得的全连接输出层。
S103：将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
在一个实施例中，所述方法还包括：获取待测癌症患者的增强CT影像；基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；获取待测癌症患者的临床数据；提取代表性的临床特征，所述临床特征为：年龄、临床分期、骨转移、治疗线数和ICI治疗；将所述代表性的临床特征和所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
在一个具体实施例中，所述临床特征为征：年龄(≤60或>60)、临床分期(III或IV)、骨转移、治疗线数(1线、2线或3线及以上)和ICI治疗(是否使用帕博丽珠单抗)。所述加权后的影像组学特征包括使用LL(最大病灶)、ML(平均多个病灶)和WL(加权多个病灶)方法分别确定了三组具有代表性的放射组学特征。19个(1个基于形状的特征、10个一阶特征和8个高阶纹理级特征)、21个(1个基于形状的特征、7个一阶特征和13个高阶纹理特征)和25个(2个基于形状的特征，9个一阶特征和14个高阶纹理特征)特征(具体见表2)。将所述临床特征和所述影像组学特征(LL、ML、WL中的任意一种或几种)输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
表2
Figure GDA0004221822700000091
Figure GDA0004221822700000101
Figure GDA0004221822700000111
在一个具体实施例中，采用三种不同的影像组学特征(LL、ML或WL)，ML方法通常表现出最差的性能，无论分类器如何，基于WL的模型的判别能力几乎在所有分类器中都优于其他两种方法，具体见表3。为了探究三种方法之间的差异，分别在来自DCB和NDCB组的患者的病变上可视化了具有最大负系数和正系数的两个放射组学特征。结果显示对数GLDM(SDHGLE)特征和小波GLCM(相关性)特征在ICI治疗前对代表性DCB和NDCB患者的可区分性，并且还显示了属性权重。本申请的结果发现，与NDCB中的病变相比，DCB中CT图像上的病变中存在更高的纹理模式异质性，此外，从WL方法获得的权重在大小病变之间非常不均匀，在大多数情况下，较大的权重归因于较小的病变。上述的结果在现有的研究中从未被发现。
表3
Figure GDA0004221822700000112
Figure GDA0004221822700000121
Figure GDA0004221822700000131
在一个实施例中，所述机器学习模型选自下列算法中的一种或几种：随机森林、逻辑回归、线性回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、弹性回归、多层感知机、极致梯度提升、支持向量机等。
在一个具体实施例中，在两个队列中，分别基于临床特征(WL-LR-临床模型)、影像组学特征(WL-LR-影像组学模型)和综合模型(临床+影像组学，WL-LR-综合模型)与PFS密切相关(见表4)。综合模型的风险率在验证队列中达到2.95，在测试队列中达到2.90。
表4
Figure GDA0004221822700000132
图2是本发明实施例提供的一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序指令；
所述处理器用于调用程序指令，当程序指令被执行时，实现上述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法。
图3是本发明实施例提供的一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的系统，所述系统包括：
获取单元，用于获取待测癌症患者的增强CT影像；
特征提取单元，用于基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；
分类单元，用于将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法。
本验证实施例的验证结果表明，为适应症分配固有权重相对于默认设置来说可以适度改善本方法的性能。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上对本发明所提供的一种计算机设备进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，包括：
获取待测癌症患者的增强CT影像；
基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和；
将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果；
所述加权多病灶方法的计算公式为：
Figure FDA0004221822680000011
其中，z代表加权后的整合特征，ai,j为加权系数，hi,j为患者的单个病灶的影像学特征，K为病灶个数；加权中的所述加权系数采用多示例学习注意力模型确定，所述模型由一个基于注意力加权机制的多层感知机分类器构成。
2.根据权利要求1所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，所述加权系数的公式为
Figure FDA0004221822680000012
其中K为病灶个数，w和V为注意力模型参数，tanh为神经网络的激活函数，hi为患者的单病灶的影像学特征。
3.根据权利要求1所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，所述多层感知机分类器由两层神经网络构成，第一层为隐藏层和激活函数构成，第二层为激活函数获得的全连接输出层。
4.根据权利要求1所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取待测癌症患者的临床数据；
提取代表性的临床特征，所述临床特征为：年龄、临床分期、骨转移、治疗线数和ICI治疗；
将所述代表性的临床特征和所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
5.根据权利要求1所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，所述基于加权多病灶方法提取影像组学特征为2个基于形状的特征，9个一阶特征和14个高阶纹理特征。
6.根据权利要求5所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中为将2个基于形状的特征、9个一阶特征和14个高阶纹理特征及5个代表性的临床特征输入训练好的机器学习模型中。
7.根据权利要求1所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，所述方法还包括获取患者的增强CT影像后进行预处理，所述预处理包括保留ICC超过预定阈值的影像组学特征；和/或剔除相关系数大于规定阈值的影像组学特征。
8.根据权利要求1所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法，其特征在于，所述机器学习模型选自下列算法中的一种或几种：随机森林、逻辑回归、线性回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、弹性回归、支持向量机、极致梯度提升、多层感知机、线性判别分析。
9.一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的系统，其特征在于，所述系统包括：
获取单元，用于获取待测癌症患者的增强CT影像；
特征提取单元，用于基于加权多病灶方法提取影像组学特征，得到加权后的影像组学特征，所述加权多病灶方法提取影像组学特征为：提取患者的增强CT影像中多个病灶的影像组学特征，并将所述多个病灶的影像组学特征自适应加权求和，所述加权多病灶方法的计算公式为：
Figure FDA0004221822680000031
Figure FDA0004221822680000032
其中，z代表加权后的整合特征，ai,j为加权系数，hi,j为患者的单个病灶的影像学特征，K为病灶个数；加权中的所述加权系数采用多示例学习注意力模型确定，所述模型由一个基于注意力加权机制的多层感知机分类器构成；
分类单元，用于将所述加权后的影像组学特征输入训练好的机器学习模型中，获得癌症患者是否适合抗PD-1/PD-L1单抗治疗的分类结果。
10.一种基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的设备，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序指令；
所述处理器用于调用程序指令，当程序指令被执行时，实现权利要求1-8任意一项所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1-8任意一项所述的基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法。
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