本发明涉及一种利用影像学特征评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统。
背景技术：
1、多数肝细胞癌患者诊断时已处于晚期阶段，往往已丧失手术机会。尽管许多新型抗癌药物已显示出对中晚期肝癌患者治疗的有效性，接受全身治疗的中晚期肝癌患者总生存期(os)仍然很差。随着分子靶向药物及免疫抑制剂的出现，联合传统的局部治疗模式，在中晚期肝癌患者的治疗中，转化治疗应运而生。转化疗法旨在使用全身治疗来降低最初不可切除和晚期肝细胞癌患者的分期，为这些患者提供接受根治性切除的机会。
2、病理学完全缓解(pcr)定义为切除标本中不能检出存活肿瘤细胞，术前治疗后的病理学完全缓解与肝细胞癌(hcc)后续肝移植/切除后预后的改善相关。然而，影像学特征和组织病理学反应之间的关系尚不清楚。
技术实现思路
1、本发明的目的是：评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学反应。
2、为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，包括：
3、影像组学特征获取模块，用于获得患者的增强磁共振成像资料后，对增强磁共振成像资料进行影像组学特征提取，得到患者的影像组学特征；
4、指标数据获取模块，用于获得患者的身份识别码、接受转化治疗前的基本信息、基线肿瘤信息以及基线实验室检查结果；
5、融合预测模型，以指标数据获取模块获得的当前患者的身份识别码、接受转化治疗前的基本信息、基线肿瘤信息以及基线实验室检查结果和影像组学特征获取模块获得的同一个患者的影像组学特征作为融合预测模型，由融合预测模型输出当前患者的疗效评价预测值，以评估肝癌组织病理学反应的情况；
6、模型训练及验证模块，用于对融合预测模型进行训练及验证。
7、优选地，所述影像组学特征获取模块在提取影像组学特征时，提取的是筛选后的特征。
8、优选地，所述影像组学特征获取模块采用以下方法对影像组学特征进行筛选：
9、步骤1、获得增强磁共振成像资料后，由两名放射科或影像科医生独立逐层勾画肝脏内直径最长的肿瘤病灶范围，分别形成两份独立的勾画文件；
10、步骤2、对步骤1中导出的两份勾画文件分别进行影像组学特征提取，将影像组学特征参数分别min-max标准化；
11、步骤3、在两份影像组学特征参数中选取组内相关系数≥0.8的影像组学特征，对这些特征进行特征选择，最终筛选出所需要的影像组学特征。
12、优选地，所述指标数据获取模块对获取的数据进行min-max标准化。
13、优选地，所述融合预测模型的建立包括以下步骤：
14、以影像组学特征为输入、疗效评价预测值为输出建立影像组学预测模型后，再联合患者接受转化治疗前的基本信息、基线肿瘤信息以及基线实验室检查结果建立融合预测模型。
15、优选地，所述模型训练及验证模块包括：
16、训练数据集获取单元，用于采用以下方法获得训练数据集：
17、a)获取接受转化切除手术患者的疗效评价数据，并利用指标数据获取模块获得同一患者的身份识别码、接受转化治疗前的基本信息、基线肿瘤信息以及基线实验室检查结果，其中，在获取该疗效评价数据时，对肝脏内的肿瘤靶病灶采用mrecist和/或recistv1.1标准进行评价，以所有评价结果中最佳的一次作为患者的最终疗效评价结果；
18、b)利用影像组学特征获取模块获得接受转化切除手术患者的影像组学特征；
19、c)基于步骤a)以及步骤b)所获得的数据建立训练数据集；
20、若训练数据集中的病例数较多，可对数据进行随机分组，分为训练组和内部验证组；若训练数据集中的病例数较少，则不进行分组；
21、训练及验证单元，用于基于训练数据集获取单元获得的训练数据集对融合预测模型进行训练及验证，其中，若训练数据集分为了训练组和内部验证组，则利用训练组对融合预测模型进行训练后，再利用内部验证对训练后的融合预测模型进行验证，若训练数据集未分组，则直接利用训练数据集对融合预测模型进行训练后，再采用交叉验证或bootstrap方法对训练后的融合预测模型进行验证。
22、优选地，将外部独立数据引入模型训练及验证模块，利用外部独立数据对融合预测模型进行外部验证，以评估融合预测模型的可泛化性。
23、优选地，还包括可视化模块，用于对融合预测模型进行可视化处理。
24、优选地，还包括基于融合预测模型的网页工具。
25、通过本发明公开的系统能够建立影像学特征与术后病理反应的特定联系，在无法或者不必要获得肿瘤组织的情况下，评估肝癌组织病理学反应的情况，并根据这些情况推断是否继续接受原方案治疗，抑或更换为手术切除或其他非手术治疗方案。本发明能够辅助临床决策、调整术前治疗药物和治疗时长，从而提高肝癌疗效，减轻患者经济负担。
1.一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，所述影像组学特征获取模块在提取影像组学特征时，提取的是筛选后的特征。
3.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，所述影像组学特征获取模块采用以下方法对影像组学特征进行筛选：
4.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，所述指标数据获取模块对获取的数据进行min-max标准化。
5.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，所述融合预测模型的建立包括以下步骤：
6.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，所述模型训练及验证模块包括：
7.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，将外部独立数据引入模型训练及验证模块，利用外部独立数据对融合预测模型进行外部验证，以评估融合预测模型的可泛化性。
8.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，还包括可视化模块，用于对融合预测模型进行可视化处理。
9.如权利要求1所述的一种评价非手术治疗引起的肝细胞癌组织病理学变化的系统，其特征在于，还包括基于融合预测模型的网页工具。