[发明专利]基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法

权利要求书

1.一种基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法，其特征在于，其步骤如下：

步骤一：获取食管鳞癌患者的病理数据；

步骤二：使用食管鳞癌患者的病理数据，利用卡方检验方法和信息增益确定的重要病理因素构建决策树，将患者分为早期组和中晚期组；

步骤三：分别获取早期组和中晚期组食管鳞癌患者的术前血常规生化指标，利用最小绝对收缩和选择算子选择出与术后生存风险显著相关的指标；

步骤四：利用基于余弦距离和K近邻的改进密度峰值聚类算法将早期组和中晚期组食管鳞癌患者分别聚集成不同的集群；

步骤五：对每一个集群，构建基于逻辑回归模型的列线图以预测食管鳞癌患者的生存风险；

步骤六：利用混淆矩阵和受试者操作特性曲线下面积对步骤五中的列线图的性能进行评估。

2.根据权利要求1所述的基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法，其特征在于，所述食管鳞癌患者的病理数据包括性别、年龄、肿瘤大小、分化程度、浸润程度和淋巴结转移。

3.根据权利要求1所述的基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法，其特征在于，所述卡方检验方法为：

其中，m_i和m_j分别代表变量数和样本数，i表示变量的取值，j表示食管鳞癌患者样本取值，A_ij表示某变量取值为i且属于第j个食管鳞癌患者样本的实际值，T_ij表示变量取值为i且属于第j个食管鳞癌患者样本的期望值，其中T_ij定义如下：

4.根据权利要求1所述的基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法，其特征在于，所述信息增益的计算方法为：

其中，g_r表示信息增益率，△H为属性的信息增益，InfoBefore(H)为属性分类前的信息熵；

信息增益△H的计算方法为：

△H＝InfoBefore(H)-InfoAfter(H)；

其中，InfoAfter(H)为属性分类后的信息熵；

属性分类前的信息熵InfoBefore(H)和属性分类后的信息熵InfoAfter(H)的计算方法分别为：

其中，P(x₁)事件x₁发生的概率，P(x₂)为事件x₂发生的概率，为事件发生的概率。

5.根据权利要求1所述的基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法，其特征在于，所述食管鳞癌患者的血常规生化指标包括白细胞计数(WBCC)、淋巴细胞计数(LYC)、单核细胞计数(MOC)、中性粒细胞计数(NEC)、嗜酸性粒细胞计数(EOS)、嗜碱性粒细胞计数(BAC)、红细胞计数(ERY)、血红蛋白(HGB)、血小板计数(THC)、总蛋白(TP)、白蛋白(ALB)、球蛋白(GLO)、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶时间(TT)、纤维蛋白原(FIB)。

6.根据权利要求1所述的基于IDPC和LASSO的食管鳞癌预后生存风险评估方法，其特征在于，所述利用最小绝对收缩和选择算子选择出与术后生存风险显著相关的指标的方法为：

其中，Y是n×1的向量，Y表示样本X所对应的实际值，X是n×p的矩阵，X表示LASSO回归的输入样本，β＝(β₁,β₂,…,β_p)^T是p×1的回归系数向量，是惩戒项，λ0是用于平衡惩罚期限和经验风险的调整参数。