一种乙肝相关肝癌患者术后复发预测方法和系统

本发明涉及医疗数据信息处理，具体涉及一种乙肝相关肝癌患者术后复发预测方法和系统。背景技术：1、乙肝相关肝癌(hcc)是一种严重威胁全世界人民生命安全的恶性疾病。乙肝相关肝癌领域重大问题主要包括：(1)临床早期诊断率低，80％～85％患者诊断时已到晚期。目前主要的临床诊断手段包括影像检查、血清甲胎蛋白检测、血液酶学检查和肿瘤组织活检。上述方法均为针对临床症状期，尚无真正意义的早期诊断方法。(2)临床治愈率低，目前治疗方法包括手术切除、肝移植、肝动脉导管化疗栓塞术、局部消融、分子靶向治疗药物、免疫制剂等治疗。局部消融术是在原位灭活肿瘤的基础上，又尽可能的保留周围相对正常的肝组织，其在本质上也是一种肝癌的根治性治疗方法。其优点包括能重复操作、疗效可靠、费用低等，在临床上越来越受到重视。无论是根治性切除术还是微创介入治疗，治疗后的高复发率仍是影响肝癌患者疗效的主要原因。2、因此，如何提供一种预测方法，能够对乙肝相关肝癌患者术后高危复发因素进行智能预判，并积极采取抗复发治疗，进而提高肝癌治疗的疗效，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。技术实现思路1、为此，本发明提供一种乙肝相关肝癌患者术后复发预测方法和系统，以解决现有技术中由于无法预测治疗后的复发率而导致的不能及时采取抗复发治疗的问题。2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：3、根据本发明的第一方面，提供了一种乙肝相关肝癌患者术后复发预测方法，包括以下步骤：4、步骤s1：基于多组原发性肝癌患者的人口数据和医学影像数据，获取患者的临床特征；5、步骤s2：根据多组原发性肝癌患者术后第二年是否复发，划分为复发组和非复发组；6、步骤s3：获取复发组患者临床特征的第一数据集和非复发组患者临床特征的第二数据集；7、步骤s4：比较所述第一数据集和第二数据集，基于单变量和多变量回归分析，筛选得到与肝癌复发相关的多个独立预测因子；8、步骤s5：基于所述独立预测因子和hr值，建立肝癌复发预测模型。9、进一步地，所述步骤s5中，建立复发预测模型的方法，具体包括以下步骤：10、步骤s501：获取独立预测因子的hr值集合z＝{z1，z2，z3，…，zm}，其中，z1为第一独立预测因子的hr值，z2为第二独立预测因子的hr值，z3为第三独立预测因子的hr值，zm为第m独立预测因子的hr值，m为独立预测因子的个数；11、步骤s502：获取m个独立预测因子在不同时间下的hr值，在zm-时间图像绘制曲线；12、步骤s503：根据hr值的大小在zm-时间图像的纵轴上划分为不同的区间；13、步骤s504：在不同的区间内进行赋分，且分值由小到大按纵轴正方向排列；14、步骤s505：获取不同区间内的曲线，根据曲线得到观察时间，得到独立预测因子对应观察时间的水平参数；15、步骤s506：根据区间划分，将独立预测因子的水平参数和赋分值一一对应；16、步骤s507：根据m个独立预测因子的赋分值计算患者的总评分，根据总评分对患者乙肝相关肝癌的危险等级进行预测。17、进一步地，所述步骤s4中，筛选得到与肝癌复发相关的多个独立预测因子的具体过程为：18、获取复发组患者临床特征的第一数据集x＝{x1，x2，x3，…，xn}，其中，x1为第一临床特征人群在复发组人群中的所占概率，x2为第二临床特征人群在复发组人群中的所占概率，x3为第三临床特征人群在复发组人群中的所占概率，xn为第n临床特征人群在复发组人群中的所占概率，n为临床特征的个数；19、获取非复发组患者临床特征的第二数据集y＝{y1，y2，y3，…，yn}，其中，y1为第一临床特征人群在非复发组人群中的所占概率，y2为第二临床特征人群在非复发组人群中的所占概率，y3为第三临床特征人群在非复发组人群中的所占概率，yn为第n临床特征人群在非复发组人群中的所占概率，n为临床特征的个数；20、基于第一数据集和第二数据集，建立复发组患者和非复发组患者临床特征的差异概率集p＝{p1，p2，p3，…，pn}，其中，p1为第一临床特征的差异概率，p2为第二临床特征的差异概率，p3为第三临床特征的差异概率，pn为第n临床特征的差异概率，n为临床特征的个数；21、筛选出差异概率值小于第一阈值的临床特征，得到与肝癌复发相关的m个独立预测因子。22、进一步地，所述步骤s507中，根据m个独立预测因子的赋分值计算患者的总评分，根据总评分对患者乙肝相关肝癌的危险等级进行预测，得到低危等级、中危等级或高危等级。23、进一步地，所述步骤s506中，划分的区间为第一区间、第二区间、第三区间、第四区间和第五区间，所述第一区间内对应独立预测因子的水平参数赋值0分，所述第二区间内对应独立预测因子的水平参数赋值1分，所述第三区间内对应独立预测因子的水平参数赋值2分，所述第四区间内对应独立预测因子的水平参数赋值3分，所述第五区间内对应独立预测因子的水平参数赋值4分。24、进一步地，还包括步骤s6：获取不同危险等级患者在不同时间段的生存率，预测不同危险等级患者在不同时间段的复发概率，具体包括：25、获取低危组患者在不同时间段的生存率集α＝{α1，α2，α3，…，αi}，其中，α1为低危组患者第一年的生存率，α2为低危组患者第二年的生存率，α3为低危组患者第三年的生存率，αi为低危组患者第i年的生存率，i为累计年数；26、获取中危组患者在不同时间段的生存率集β＝{β1，β2，β3，…，βi}，其中，β1为中危组患者第一年的生存率，β2为中危组患者第二年的生存率，β3为中危组患者第三年的生存率，βi为中危组患者第i年的生存率，i为累计年数；27、获取高危组患者在不同时间段的生存率集γ＝{γ1，γ2，γ3，…，γi}，其中，γ1为高危组患者第一年的生存率，γ2为高危组患者第二年的生存率，γ3为高危组患者第三年的生存率，γi为高危组患者第i年的生存率，i为累计年数；28、建立危险等级预测复发概率模型：29、30、其中，为低危等级患者第i年的复发概率，k1为低危等级患者生存概率对应的复发权重，αi为低危组患者第i年的生存率，为中危等级患者第i年的复发概率，k2为中危等级患者生存概率对应的复发权重，βi为中危组患者第i年的生存率，为高危等级患者第i年的复发概率，k3为高危等级患者生存概率对应的复发权重，γi为高危组患者第i年的生存率，i为累计年数。31、进一步地，还包括根据预测得到的不同危险等级患者在不同时间段的复发概率，确定抗复发治疗时间，具体包括：依次计算低危、中危或高危等级患者的i个复发概率，直到复发概率大于第二阈值，此时，i值为患者的抗复发治疗时间。32、根据本发明的第二方面，提供了一种乙肝相关肝癌患者术后复发预测系统，用于实现上述任一项所述的乙肝相关肝癌患者术后复发预测方法，包括：33、第一信息获取单元，用于基于多组原发性肝癌患者的人口数据和医学影像数据，获取患者的临床特征；34、第二信息获取单元，用于获取复发组患者临床特征的第一数据集和非复发组患者临床特征的第二数据集；35、信息筛选单元，用于比较所述第一数据集和第二数据集，基于单变量和多变量回归分析，筛选得到与肝癌复发相关的多个独立预测因子；36、信息处理单元，用于基于所述独立预测因子和hr值，建立肝癌复发预测模型。37、本发明具有如下优点：38、本技术基于多组原发性肝癌患者的人口数据和医学影像数据，获取患者的临床特征；根据多组原发性肝癌患者术后第二年是否复发，划分为复发组和非复发组；获取复发组患者临床特征的第一数据集和非复发组患者临床特征的第二数据集；比较第一数据集和第二数据集，基于单变量和多变量回归分析，筛选得到与肝癌复发相关的多个独立预测因子；基于独立预测因子和hr值，建立肝癌复发预测模型。39、本技术通过比较第一数据集和第二数据集，筛选得到与肝癌复发相关的多个独立预测因子。通过独立预测因子和hr值，建立肝癌复发预测模型，能精准预测患者复发的危险等级，从而对患者进行针对性治疗。本技术能够对乙肝相关肝癌患者术后高危复发因素进行智能预判，并积极采取抗复发治疗，进而提高肝癌治疗的疗效。