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申请/专利权人：天津医科大学总医院;天津御锦人工智能医疗科技有限公司

摘要：本发明提出了基于RegIII蛋白的溃疡性结肠炎疾病活动度预测方法及系统，涉及结肠炎技术领域。针对现有技术中溃疡性结肠炎疾病活动度预测时，缺乏一种无创性、易于被患者接受且能够准确给出预测结果的检测手段，本发明采用综合考虑粪便中RegIII蛋白含量和粪便钙卫蛋白含量，提升了单一采用粪便钙卫蛋白含量进行溃疡性结肠炎疾病活动度预测的准确率，并且对原始数据进行处理，得到分型结果、严重程度评分、蛋白含量参考指标，减少了深度神经网络模型的计算量，提高预测效率，且该方法无需进行活检，减少了患者身体上的痛苦和心理压力，提高了患者的接受度。

主权项：1.基于RegIII蛋白的溃疡性结肠炎疾病活动度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，获取待测患者的临床资料、粪便样本检测结果和结肠镜图像，所述临床资料包括：待测患者的病程和病史；步骤S2，对所述结肠镜图像进行预处理，获取预处理后的结肠镜图像；步骤S3，根据所述病程、病史，获取待测患者初诊年龄、疾病持续时间，根据预处理后的结肠镜图像，获取待测患者的溃疡性结肠炎病变范围；步骤S4，将所述初诊年龄、所述疾病持续时间和所述溃疡性结肠炎病变范围输入溃疡性结肠炎分型系统，输出分型结果；所述溃疡性结肠炎分型系统为训练好的卷积神经网络模型，分型结果包括年龄分型、病程分型、病变范围分型和疾病行为分型；步骤S5，对预处理后的结肠镜图像进行严重程度指数计算，得到严重程度评分；所述严重程度指数计算步骤为：步骤S51，获取患者结肠镜图像，并进行预处理；步骤S52，对所述预处理后的结肠镜图像进行标记，并根据标记分数得到每张结肠镜图像对应的严重程度评分；所述标记包括血管纹理标记、出血情况标记和糜烂程度标记；具体为：步骤S521，将血管纹理按照无炎症到有严重炎症划分为m个等级，分别赋予分数M1、M2、……、Mm；步骤S522，将出血情况按照无炎症到有严重炎症划分为n个等级，分别赋予分数N1、N2、……、Nn；步骤S523，将糜烂程度按照无炎症到有严重炎症划分为p个等级，分别赋予分数P1、P2、……、Pp；步骤S524，将血管纹理分数、出血情况分数、糜烂程度分数进行求和，得到严重程度评分；步骤S53，将预处理后的结肠镜图像作为输入，严重程度评分作为输出，训练卷积神经网络模型，得到严重程度指数计算模型；步骤S54，将待测患者结肠镜图像进行预处理后，输入所述严重程度指数计算模型，得到严重程度评分；步骤S6，根据所述粪便样本检测结果获取粪便中RegIII蛋白含量和粪便钙卫蛋白含量，根据所述RegIII蛋白含量和粪便钙卫蛋白含量计算蛋白含量参考指标；根据所述RegIII蛋白含量和粪便钙卫蛋白含量计算蛋白含量参考指标，具体为： ；其中，P为蛋白含量参考指标，CR为RegIII蛋白含量，CRmax为RegIII蛋白含量正常范围的最大值，CG为粪便钙卫蛋白含量，CGmax为粪便钙卫蛋白含量正常范围的最大值，SY为结肠镜图像中炎症范围的面积，SJ为结肠镜图像中观测到的肠粘膜的总面积，M为严重程度评分，Mmax为严重程度评分的最大值，ω1、ω2、ω3、ω4为权重；步骤S7，将所述分型结果、所述严重程度评分、所述蛋白含量参考指标输入训练好的深度神经网络模型，输出待测患者的溃疡性结肠炎疾病活动度；所述溃疡性结肠炎疾病活动度包括：缓解期、轻度活动期、中度活动期和重度活动期。

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