[发明专利]一种基于决策树模型的孤立肺结节恶性风险预测系统

权利要求书

1.一种孤立肺结节恶性风险预测系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集和/或输入孤立性肺结节患者的变量数据；

数据运算模块，用于将变量数据代入决策树模型，得到结节是否恶性的判断结论；

数据输出模块，用于输出结节是否恶性的判断结论。

2.按照权利要求1所述的一种孤立肺结节恶性风险预测系统，其特征在于：所述变量数据包括患者的年龄、是否有吸烟史、CT结节边缘是否光滑、CT结节边界是否清楚、白细胞计数、淋巴细胞百分比、纤维蛋白原含量、血小板计数、球蛋白含量、单核细胞百分比、白蛋白含量、RBC分布宽度SD、血小板计数、是否饮酒、现欸嗜碱性粒细胞百分比、浅表淋巴结有无肿大、CT结节部位、CT有无胸腔积液、CT结节是否钙化。

3.按照权利要求2所述的一种孤立肺结节恶性风险预测系统，其特征在于：所述变量数据包括患者的年龄、是否有吸烟史、CT结节边缘是否光滑、CT结节边界是否清楚、白细胞计数、淋巴细胞百分比、纤维蛋白原含量、血小板计数、球蛋白含量、单核细胞百分比和白蛋白含量。

4.按照权利要求1-3任一项所述的一种孤立肺结节恶性风险预测系统，其特征在于：所述决策树为二叉树；

所述决策树的根节点为年龄；

所述决策树的第二层节点包括CT结节边缘是否光滑和白细胞计数；当通过根节点年龄进行分类后，小于分割点的样本通过第二层节点CT结节边缘是否光滑进行下一步分类，大于等于分割点的样本通过第二层节点白细胞计数进行下一步分类；

所述决策树的第三层节点包括年龄、淋巴细胞百分比和CT结节边缘是否光滑；当通过第二层节点CT结节边缘进行分类后，分类为是的样本通过第三层节点年龄进行下一步分类，分类为否的样本通过第三层节点淋巴细胞百分比进行下一步分类；当通过第二层节点白细胞计数进行分类后，小于分割点的样本判断为良性结节，大于等于分割点的样本通过第三层节点CT结节边缘是否光滑进行下一步分类；

所述决策树的第四层节点包括纤维蛋白原含量、血小板计数和是否有吸烟史；当通过第三层节点年龄进行分类后，小于分割点的样本判断为良性结节，大于等于分割点的样本通过第四层节点纤维蛋白原含量进行下一步分类；当通过第三层节点淋巴细胞百分比进行分类后，小于分割点的样本判断为恶性结节，大于等于分割点的样本通过第四层节点血小板计数进行下一步分类；当通过第三层节点CT结节边缘是否光滑进行分类后，分类为是的样本通过第四层节点是否有吸烟史进行下一步分类，分类为否的样本判断为恶性结节；

所述决策树的第五层节点包括球蛋白含量和淋巴细胞百分比；当通过第四层节点纤维蛋白原含量进行分类后，小于分割点的样本通过第五层节点球蛋白含量进行下一步分类，大于等于分割点的样本判断为恶性结节；当通过第四层节点血小板计数进行分类后，小于分割点的样本判断为良性结节，大于等于分割点的样本判断为恶性结节；当通过第四层节点是否有吸烟史进行分类后，分类为是的样本通过第五层节点淋巴细胞百分比进行下一步分类，分类为否的样本判断为恶性结节；

所述第六层节点包括单细胞百分比、CT结节边界是否清楚和白蛋白含量；当通过第五层节点球蛋白含量进行分类后，小于分割点的样本判断为良性结节，大于等于分割点的样本通过第六层节点单细胞百分比进行下一步分类；当通过第五层节点球蛋白含量进行分类后，大于分割点的样本通过第六层节点CT结节边界是否清楚进行下一步分类，小于等于分割点的样本通过第六层节点白蛋白含量进行下一步分类；

当通过第六层节点单细胞百分比进行分类后，小于分割点的样本判断为良性结节，大于等于分割点的样本判断为恶性结节；当通过第六层节点CT结节边界是否清楚进行分类后，分类为是的样本判断为良性结节，分类为否的样本判断为恶性结节；当通过第六层节点白蛋白含量进行分类后，大于等于分割点的样本判断为良性结节，小于分割点的样本判断为恶性结节。