[发明专利]一种用于构建慢性乙肝肝硬化预测模型的CT图像的影像组学特征提取与筛选方法

权利要求书

1.一种用于构建慢性乙肝肝硬化预测模型的CT图像的影像组学特征提取与筛选方法，其特征在于：所述方法为：

步骤一、针对平扫CT检查的HBV感染的具有肝纤维化病理结果的患者设置排除标准，不在排除标准内的患者则进行下一步的CT图像采集，并统计能够纳入CT图像采集的患者总数量，所述的排除标准为：

（1）缺乏详细的肝纤维化病理记录；

（2）缺乏1.5mm层厚的腹部平扫CT图像；

（3）平扫CT检查和活检之间的间隔时间超过3个月；

（4）图像质量差；其中，图像质量差是指通过PSNR、结构相似度SSIM或多尺度结构相似度方法评估出低分的图像；

（5）合并感染了其他病毒，包括丙型肝炎病毒、丁型肝炎病毒或人免疫缺陷病毒中的一种或几种；

（6）带有局灶性肝病灶，包括HCC、肝结核中的一种或几种；

（7）摄入大量酒精；所述的大量是指大于20克/天；

（8）临床资料不完整（n=39）；

步骤二、被采集者采用上仰卧位接受CT检查；CT扫描的参数为：管电压120 kVp，管电流250–350 mA，准直切片厚度5 mm，重建切片厚度1.25 mm，切片间隔5 mm，旋转时间0.6 s，螺旋螺距1.375，视野在35至40 cm之间，矩阵为512×512；

步骤三、将获得的平扫CT图像按照统计的总数量分为两部分，一部分作为训练组，用于构建慢性乙肝肝硬化预测模型，另一部分作为验证组，用于验证慢性乙肝肝硬化预测模型的效果；

步骤四、进行图像分割和影像组学特征提取。

2.根据权利要求1所述的一种用于构建慢性乙肝肝硬化预测模型的CT图像的影像组学特征提取与筛选方法，其特征在于：

所述的影像组学特征提取步骤包括：

采用开源Pyradiomics软件包进行图像预处理和特征提取；

第二，体素间距以1×1×1 mm的大小进行标准化，体素强度值以25 HU的箱宽离散化；

第三，从每个ROI中提取828个影像组学特征，包括18个一阶统计量、74个纹理特征和736个基于小波的变换特征；

第四，在训练队列中使用z分数对特征值进行标准化；使用训练队列中确定的平均值和标准差验证队列中应用的标准分数；

第五，用观察者之间和观察者之间的可重复性以及套索回归选择影像组学特征的步骤，具体是：

（1）随机选择肝脏的右门静脉水平CT平扫图像，使用组内和组间相关系数对每个放射学特征的可重复性进行定量；一种定量方法是每周重复ROI分割两次，另一种定量方法是独立执行ROI分割，然后分别计算观察者之间和观察者之间的可重复性，其中，ICC的最低可接受阈值为0.8；

其中，组内和组间相关系数，简称为ICC，英文全称intraclass correlationcoefficient；

（2）选择影像组学特征；

首先，保留具有高再现性的特征以进行后续分析；所述的高再现性的特征是指观察者内部和观察者之间的ICC的值大于0.8；

其次，使用最小绝对收缩和选择算子逻辑回归算法，并通过10倍交叉验证对惩罚参数进行调整，将非零系数的特征作为肝硬化相关的特征。