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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种无创预测EGFR/TP53共突变肺癌患者的人工智能系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115312126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210744681.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种无创预测EGFR/TP53共突变肺癌患者的人工智能系统是由陈勃江;李为民;胥任杰;周曜婕;余何;张瑞;田攀文设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无创预测EGFR/TP53共突变肺癌患者的人工智能系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无创预测EGFRTP53共突变肺癌患者的人工智能系统，属于肺癌预测系统领域。本发明通过采集患者的临床特征和影像特征，经过LASSO特征选择和随机森林分类器建立模型，获得了一种能够准确、无创的预测肺癌患者的EGFRTP53基因共突变情况的人工智能预测系统。实验结果表明，本发明建立的人工智能预测系统对肺癌患者的EGFRTP53基因共突变情况的预测效果更优异，测试集的AUC值高达0.746。本发明的人工智能预测系统为临床上筛查肺癌患者中EGFR+TP53+共突变的患者，以及筛查EGFR突变肺癌患者中对TKI耐药的患者提供了一种新的选择，对EGFRTP53共突变肺癌患者的临床精准治疗具有重要的指导意义。

本发明授权一种无创预测EGFR/TP53共突变肺癌患者的人工智能系统在权利要求书中公布了：1.一种预测肺癌患者的基因突变情况的人工智能系统，其特征在于：所述人工智能系统包括以下五个部分： 第一部分：数据输入部分；输入肺癌患者的影像学特征和临床特征； 第二部分：特征选择部分；对第一部分输入的影像学特征和临床特征进行选择，得到选择后的特征； 第三部分：模型构建部分；将第二部分选择后的特征分为训练集数据和测试集数据，用训练集数据训练随机森林分类器构建预测模型； 第四部分：预测部分；利用第三部分构建的预测模型处理测试集数据，判断出肺癌患者的基因突变情况为EGFRTP53共突变或非EGFRTP53共突变； 第一部分中，所述影像学特征是通过以下方法提取得到的： 1将肺癌患者的平扫CT影像进行感兴趣区域分割，得到病灶的图像感兴趣区域； 2将图像感兴趣区域分别经14类滤波器预处理，得到预处理后的图像；所述14类滤波器为：加性高斯噪声滤波器、二项式图像模糊滤波器、盒子均值滤波器、盒子西格玛图像滤波器、曲率流滤波器、离散高斯滤波器、拉普拉斯锐化滤波器、均值滤波器、归一滤波器、递归高斯滤波器、散粒噪声滤波器、斑点噪声滤波器、高斯拉普拉斯滤波器、小波滤波器； 3分别对未经预处理的图像感兴趣区域、预处理后的图像进行影像学特征提取，得到7类影像学特征：一阶特征、形状特征、灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度区域大小矩阵、灰度依赖矩阵、临近灰度差矩阵； 第一部分中，所述临床特征为以下21维临床特征：性别；年龄，单位：岁；吸烟史；肺癌家族史；非肺癌家族史；日吸烟量，单位：支；吸烟年数；戒烟与否；戒烟年数；嗜酒与否；嗜酒时间，单位：年；嗜酒量，单位：克天；咳嗽与否；胸痛与否；咯血与否；咳痰与否；癌胚抗原，单位ngml；癌抗原125，单位Uml；糖类抗原199，单位Uml；细胞角蛋白19片段，单位ngml；神经元特异性烯醇化酶，单位ngml； 第二部分中，所述选择的方法为采用套索算法，设置alpha值为0.0152，选出影像学特征和临床特征中特征系数最高的前108维特征。

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