(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211025102.X (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 新疆医科 大学第一附属医院 地址 830054 新疆维吾尔自治区乌鲁 木齐 市新市区鲤 鱼山南路137号 (72)发明人 高军喜　霞依旦古丽 ·买买提　 韩伟　候雪琴　王颖鑫　丁姣姣　 (74)专利代理 机构 成都华亿智合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 51354 专利代理师 谢维维 (51)Int.Cl. G16H 50/30(2018.01) G16H 10/60(2018.01) G06N 5/00(2006.01) G06F 17/18(2006.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种肝癌射频消融术后复发转移的预测系 统 (57)摘要 本发明提供了一种肝癌射频消融术后复发 转移的预测系统， 包括数据采集模块， 数据分析 模块， 预测评估模块以及显示模块， 通过探讨分 析影响超声引导下肝癌射频消 融术后复发及转 移的影响因素， 建立术后复发转移的预测模型， 以帮助临床医生提供个性化的治疗建议， 制定患 者合理的手术方案、 监测和预防策略， 使高危患 者更早发现复发， 确保他们可以紧急接受治疗， 对于复发风险较低的人， 有助于减少后续扫描和 医院就诊。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115410709 A 2022.11.29 CN 115410709 A 1.一种肝癌射频消融术后复发转移的预测系统， 包括数据采集模块， 数据分析模块， 预 测评估模块以及显示模块； 所述数据采集系统模块采集患者相关数据， 根据患者术前影像学资料， 自动识别病灶 的大小、 位置、 血 供、 数目等； 所述数据分析模块， 通过分析危险因素对肝癌手术复发转移的影响， 设计治疗方案； 所述预测评估模块通过获取训练样本， 采用机器学习的方法对所述预测评估模型进行 训练； 所述显示模块包括计算机可视化显示， 使用列线图显示预测结果。 2.根据权利要求1所述肝癌 射频消融术后复发转移的预测系统， 其特征在于： 所述患 者 相关数据包括患者术前详细的病史及体格检查数据、 患者术前完善超声及 超声造影检查数 据、 超声造影动脉期及延迟期测量病灶大小、 位置及病灶射频最大范围， 患者CT及MRI检查 影像数据， 术前生 化检查(血常规、 肝肾功、 肿瘤标记 物)。 3.根据权利要求1所述肝癌 射频消融术后复发转移的预测系统， 其特征在于： 所述危险 因素包括： 患者的性别、 年龄、 肝功能分级、 肿瘤大小、 肿瘤部位、 乙肝硬化、 甲肝蛋白、 单极 射频和多 级射频以及有无手术史等。 4.根据权利要求1所述肝癌 射频消融术后复发转移的预测系统， 其特征在于： 所述手术 方案包括进针路线、 深度、 消融次数等。 5.根据权利要求1所述肝癌 射频消融术后复发转移的预测系统， 其特征在于： 所述机器 学习方法的训练模型输入为训练集样本: M＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}， 将输入空间划 分为J个互不相交的区域R1,R2,…,RJ， 并且在每个区域上确定输出的常 量Cj， 其中x， y表示样本输入和输出， 最大迭代次数T； 初始化学习器 为f0(x)＝0， 计 算损失函 数的负梯度在当前模 型的值， 将它 作为残差的估计， 估计回归树叶节点区域， 以拟合残差的 近似值， 利用线性搜索估计叶节 点区域的值， 使损失函数极小化， 对迭代轮数t ＝1， 2， 3， …， T， 拟合回归树， 得到的学习器输出为: 其中 表示对于生成的决策树， 各个叶子节点的最佳残差拟合 值， 其中c为常数。 6.根据权利要求5所述肝癌 射频消融术后复发转移的预测系统， 其特征在于： 所述训练 模型的损失函数为： 其中， K表示类别数。 7.根据权利要求1所述肝癌 射频消融术后复发转移的预测系统， 其特征在于： 所述列线 图显示预测结果， 建立回归模型， 单 因素和多因素被整合到列线图中， 校准曲线和一致性指 数确定列线图模型的预测的准确性。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115410709 A 2一种肝癌射频消融术后复发转移的预测系统 技术领域 [0001]本发明涉及医疗技术领域， 尤其涉及一种肝癌射频消融术后 复发转移的预测  系 统。 背景技术 [0002]原发性肝癌， 主要是肝细胞癌(HCC)， 是世界上最常见的恶性肿瘤之一， 每  年新增 70多万例。 在男性中， HCC在每年的新病例数中排名第五， 在每年的癌  症相关死亡人数中排 名第二。 H CC与HBV和H CV、 酒精摄入、 黄曲霉毒素B1  和肝硬化高度相关。 [0003]近年来肝癌发病率在全球范围内不断增长， 由于该疾病的复杂性， 决定治疗  方案 时需要考虑很多因素。 超声引导射频消融技术迅速发展， 除了可重复性、 纬  创性等优点， 其 在治疗肝癌中相对传统治疗方法能减少术后并发症及减轻患者疼  痛感。 它的疗效主要在 于肿瘤及其周围组织的灭活程度， 明确肿瘤细胞是否对周  围组织侵犯及是否有肝内及血 管转移显得尤为重要， 因此需要全面认识肿瘤的影  像学特征， 超声及 超声造影能够 全面评 估肿瘤内血流状态、 肝内血 管及病灶周围  组织的浸润情况。 [0004]然而， Lee  P.C等人指出肝癌超声引导下射频消融术后患者复发率相对较高，  这 限制了肝癌的长期生存期 。 因此充分研究肿瘤复发及转移的影响因素， 并据此  建立可帮助 临床医生以提供个性 化治疗建议的术后肿瘤复发转移的预测系统显  得尤为重要。 发明内容 [0005]本发明的目的是提出一种肝癌射频消融术后复发转移的预测系统， 通过探讨  分 析影响超声引导下肝癌射频消融术后复发及转移的影响因素， 建立术后复发转  移的预测 模型， 以帮助 临床医生提供个性化的治疗建议， 制 定患者合理的手术方  案、 监测和预防策 略， 使高危患者更早 发现复发， 确保他们可以紧急接受治疗，  对于复发风险较低的人， 有助 于减少后续扫描和医院就诊。 [0006]为了实现上述目的， 本发明所采用的技 术方案如下： [0007]一种肝癌射频消融术后复发转移的预测系统， 包括数据采集模块， 数据分析  模 块， 预测评估模块以及显示模块； 所述数据采集系统模块采集患者相关数据，  根据患者术 前影像学资料， 自动识别病灶的大小、 位置、 血供、 数目等； 所述数  据分析模块， 通过分析危 险因素对肝癌手术复发转移的影响， 设计治疗方案； 所  述预测评估模块通过获取训练样 本， 采用机器学习的方法对所述预测评估模型进  行训练； 所述显示模块包括计算机可视化 显示， 使用列线图显示预测结果。 [0008]特别的， 所述患者相关数据包括患者术前详细的病史及体格检查数据、 患者  术前 完善超声及 超声造影检查数据、 超声造影动脉期及延迟期测量病灶大小、 位  置及病灶射频 最大范围， 患者CT及MRI检查影 像数据， 术前生 化检查(血常  规、 肝肾功、 肿瘤标记 物)。 [0009]特别的， 所述危险因素包括： 患者的性别、 年龄、 肝功能分级、 肿瘤大小、  肿瘤部 位、 乙肝硬化、 甲肝蛋白、 单极射频和多 级射频以及有无手术史等。说　明　书 1/6 页 3 CN 115410709 A 3