[发明专利]用于预测未来肺癌的风险的系统和方法

权利要求书

1.一种用于预测受试者的一个或多个肺癌未来风险的方法，所述方法包括：

获得在单个时间点从所述受试者捕获的一个或多个图像；

从一个或多个所获得的图像提取特征，所提取的特征包括至少非结节特定特征，其中所述非结节特定特征包括肺实质特征或身体组成特征中的一者或两者；

通过应用一个或多个经训练的风险预测模型来分析来自一个或多个所获得的图像的所提取的特征，从而预测所述受试者的一个或多个肺癌未来风险。

2.根据权利要求1所述的方法，其中预测所述受试者的所述一个或多个肺癌未来风险包括应用M年风险预测模型来预测所述受试者是否有可能在M年内患肺癌，其中所述M年风险预测模型包括结节特定特征和非结节特定特征，其中具有最高特征重要性值的前3个提取的特征的大于50％是非结节特定特征，

其中肺实质特征包括以下中的一者或多者：肺的低衰减区的百分比，肺的高衰减区的百分比，与下肺区相比上肺区中的低衰减区或高衰减区的比率，正常组织、小叶中央型肺气肿、小叶中央型结节、磨玻璃、蜂窝、线性瘢痕、结节状结构、网状结构、胸膜下线、其它肺气肿或囊肿中的任一者所占据的肺的百分比，并且

其中身体组成特征包括以下中的一者或多者：胸肌横截面积、瘦胸肌横截面积或皮下脂肪横截面积。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述肺实质特征包括所述肺实质的密度度量或所述肺实质的局部直方图度量中的一者或多者。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述肺实质的所述密度度量包括以下中的一者或多者：肺的低衰减区的百分比、肺的高衰减区的百分比以及与下肺区相比上肺区中的低衰减区或高衰减区的比率。

5.根据权利要求3所述的方法，其中所述肺实质的所述局部直方图度量包括正常组织、小叶中央型肺气肿、小叶中央型结节、磨玻璃、蜂窝、线性瘢痕、结节状结构、网状结构、胸膜下线、其它肺气肿或囊肿中的任一者所占据的肺的一个或多个百分比。

6.根据权利要求1所述的方法，其中身体组成特征包括以下中的一者或多者：胸肌横截面积、瘦胸肌横截面积或皮下脂肪横截面积。

7.根据权利要求1或3至6中任一项所述的方法，其中所提取的特征还包括结节特定特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其中所述结节特定特征包括以下中的一者或多者：结节特定衰减、结节边缘描述、结节大小、结节形状、结节纹理、结节直径、Lung-RADS评分或影像组学特征。

9.根据权利要求8所述的方法，其中影像组学特征包括以下中的一者或多者：一阶统计量、基于3D形状的特征、基于2D形状的特征、灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵、邻域灰度差矩阵和灰度依赖性矩阵。

10.根据权利要求7至9中任一项所述的方法，其中从放射科医生报告提取所述结节特定特征。

11.根据权利要求7至9中任一项所述的方法，其中通过实现图像分析算法来以计算方式提取所述结节特定特征。

12.根据权利要求1或3至11中任一项所述的方法，其中预测所述受试者的所述一个或多个肺癌未来风险包括应用5年风险预测模型来预测所述受试者是否有可能在5年内患肺癌。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述5年风险预测模型包括结节特定特征和非结节特定特征，其中所述非结节特定特征具有高于所述结节特定特征的特征重要性值。

14.根据权利要求13所述的方法，其中具有最高特征重要性值的前3个提取的特征的大于50％是非结节特定特征。