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申请/专利权人：复旦大学附属华山医院

摘要：本发明提供了一种基于影像组学的脑膜瘤伽马刀后瘤周水肿预测系统；包括影像组学特征提取单元，用以对各患者术前头颅磁共振常规序列肿瘤区域进行影像组学特征提取；将各患者影像组学特征中的冗余特征去除以得到筛选后的重要影像组学特征；结合筛选后的影像组学特征、临床数据获取单元的临床特征及影像学语义特征获取单元获取的影像学特征等，根据水肿发生与否及发生时间得到临床影像特征与结局判定单元获得的术后水肿发生率及发生期之间的关系，建立随机生存森林模型用于预测。本发明的术后水肿预测系统，通过提取肿瘤区域的影像学特征结合临床特征，具有无创性、可重复、易操作的优点，可为评估行伽马刀的脑膜瘤患者预后、改善临床决策提供有力支持。

主权项：1.一种基于影像组学的脑膜瘤伽马刀后瘤周水肿预测系统，其特征在于，所述系统包括：临床数据获取单元：--用以获取行伽马刀治疗的脑膜瘤患者的临床资料、治疗前及治疗后随访的头颅磁共振图像信息，并形成临床数据集；结局判定单元：--用以从患者术后随访头颅磁共振获取术后瘤周水肿的发生情况及发生时间，并形成结局数据集；影像组学特征提取单元：--用以从患者术前头颅磁共振常规序列脑膜瘤区域进行影像组学特征提取及筛选，并形成影像组学特征数据集；所述头颅磁共振常规序列包括T1增强、T2和ADC序列；提取的特征包括灰度直方图灰度矩阵、形状因数、Haralick、灰度共生矩阵和游程矩阵，最终在每种序列提取若干个影像组学特征；影像学语义特征获取单元：--用以解读分析患者术前磁共振常规序列脑膜瘤区域图像获取影像学语义特征，并形成影像学语义特征数据集；所述影像学语义特征包括肿瘤位置、边界是否规则、在增强T1磁共振上肿瘤是否均匀强化、肿瘤内有无血管、肿瘤内有无囊肿或坏死成分、硬脑膜尾征以及伽马刀治疗前是否有瘤周水肿；预测模型建立单元：--用以将患者按7：3随机分为训练集和测试集，根据训练集的结局数据，结合其临床数据、影像组学特征数据和影像学语义特征数据建立一系列包含不同类型特征的随机生存森林模型，并在测试集中进行验证，采用累积动态时依ROC曲线的曲线下积分面积，评估不同随机生存森林模型对脑膜瘤伽马刀术后水肿的发生率及发生时间的预测效果，生成最优模型；所述预测模型建立单元还用于将最优模型的预测风险分数绘制列线图用于直观地显示水肿在不同时间的发生率；输出单元：--用以输出最优模型得到的脑膜瘤伽马刀后瘤周水肿的发生率及发生时间的评估预测值。

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