[发明专利]一种基于病理图片的肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术

权利要求书

1.一种基于病理图片的肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术，其特征在于，所述肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术包括以下部分：

第一部分：病理图片的特征提取；

第二部分：病理图片预测患者的分子特征；

第三部分：单一病理图片以及病理图片整合多组学预测患者生存期。

2.根据权利要求1所述的一种基于病理图片的肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术，其特征在于：所述病理图片的特征提取具体操作步骤如下：

S1：采用开源编程软件Python读取病理图片，并将其切割成800像素*1000像素的小切片；

S2：采用Python每个病人随机选择50张小切片并输出保存在各个病人的对应文件夹，采用开源软件CellProfiler对每个病人相应的50张小病理切片进行特征提取。

3.根据权利要求2所述的一种基于病理图片的肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术，其特征在于：步骤S2中，50张小病理切片中每张图片能提取出包括细胞形态、大小、核大小、胞质密度灰度以及细胞邻近关系等593种特征，采用这50张图片的每个特征的平均值代表这个病人此项特征，通过此操作，能将每位患者的病理图片提取出总共593种特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于病理图片的肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术，其特征在于：所述第二部分的具体操作步骤如下：

第一步骤：采用开源编程软件Python对上述的病人的593种病理特征进行突变以及分子亚型预测；

第二步骤：使用随机森林算法对病人的病理图片特征进行选择，采用随机森林算法进一步将选择的特征进行突变以及分子亚型的分类建模，分类建模后，所述模型能有效的通过病理图片特征预测肾透明细胞癌患者的重要突变(VHL，BAP1，PBRM1，SETD2)状态以及分子亚型(基底型，间质型，经典型，非典型)归属。

5.根据权利要求1所述的一种基于病理图片的肾透明细胞癌分子特征预测以及预后判断技术，其特征在于：所述预测患者生存期的具体操作步骤如下：

a.采用开源编程软件R进行患者预后分析；

b.通过开源编程软件R实现随机生存森林模型，输入病人病理图片特征，能高精度输出病人的预后风险评分，通过预后风险评分，能精准预测患者1年、3年和5年生存概率。