[发明专利]一种微卫星不稳定肠癌能谱CT碘水图影像组学特征处理方法

说明书

本发明提供一种微卫星不稳定肠癌能谱CT碘水图影像组学特征处理方法，包括：收集肠癌样本图像；对肠癌样本图像进行感兴趣区域勾画，提取感兴趣区域的图像特征；对提取的图像特征进行哑变量处理，生成一个取值为0或1的哑变量特征；引用卡方检验，对经过哑变量处理后的图像特征采用假设检验法过滤出具有统计学意义的组学特征；采用相关性分析方法对组学特征之间的冗余性进行过滤，引用Kendall相关性分析，计算相关性系数，得到过滤后的组学特征；基于模型层面，引入LASSO算法，对组学特征进行降维处理；基于机器学习方法的最优化理论，引入5折交叉验证技术，通过L2正则化模型构建思想，最优化得到L2正则化Logistic回归模型，采用ROC方法对L2正则化Logistic回归模型进行评价。

技术领域

本发明涉及影像医学与核医学、影像组学技术领域，具体而言，尤其涉及一种微卫星不稳定肠癌能谱CT碘水图影像组学特征处理方法。

背景技术

肠癌是全球第三大常见的恶性肿瘤，其微卫星不稳定(microsatelliteinstability,MSI)状态与预后和治疗密切相关。2017年NCCN指南指出，MSI结直肠癌患者往往预后更好，更易获益于免疫治疗，并对氟尿嘧啶药物不敏感。目前对MSI的判断依赖于术后病理组织检测，但考虑到医疗设备的限制以及手术对患者造成的创伤，术前寻找无创方法获取MSI状态是十分必要的。已经有学者尝试基于影像特征评估子宫内膜癌、肠癌及胃癌MSI状态，但这些研究的诊断价值尚不明确，且更多定量的影像特征尚未被充分挖掘。

能谱CT作为临床常用的影像检查手段，能够通过碘水浓度图反映组织的血供状态。本团队前期研究发现，与微卫星稳定(microsatellite stability,MSS)结直肠癌组织相比，MSI结直肠癌的血供更少，平均碘浓度更低，但该研究忽略了碘浓度分布的空间异质性。影像组学分析是基于像素强度和空间分布特点，定量描述了组织异质性，一定程度上可作为肿瘤分子状态的潜在影像学标记物。

肠癌的MSI状态与其疗效及预后密切相关，目前，MSI已经成为肠癌组织标本的常规检测手段。但MSI的检测依赖于侵入性手术或活组织检查所获取的组织样本，而肿瘤异质性限制了该样本的有效性，因为小组织样本不可能代表整个肿瘤。此外，虽然MSI的检测已经被纳入临床实践中，但受到其成本、检测周期和技术复杂性的限制，大规模肿瘤分子检测难以在临床得到推广。影像检查能够直观地涵盖整个肿块的信息，避免了因肿瘤异质性造成的差异。它还可以观察肿瘤外周区域，而这些区域通常不能通过外科手术切除，很难获取其病理信息。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种微卫星不稳定肠癌能谱CT碘水图影像组学特征处理方法。本发明将高通量的影像组学特征与MSI信息相关联，为MSI肠癌提供一种基于放射影像组学特征的非侵袭性的可视化方法。

本发明采用的技术手段如下：

一种微卫星不稳定肠癌能谱CT碘水图影像组学特征处理方法，包括如下步骤：

S1、收集肠癌样本图像，所述样本图像为MSI肠癌能谱CT碘水图像和MSS肠癌能谱CT碘水图像；

S2、对所述肠癌样本图像进行感兴趣区域勾画，提取感兴趣区域的图像特征；

S3、对所述步骤S2中提取的图像特征进行哑变量处理，生成一个取值为0或1的哑变量特征；

S4、引用卡方检验，对经过哑变量处理后的图像特征采用假设检验法过滤出具有统计学意义的组学特征；

S5、采用相关性分析方法对所述组学特征之间的冗余性进行过滤，引用Kendall相关性分析，计算相关性系数cor_xy，得到过滤后的组学特征；