【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学，具体而言，涉及一种肿瘤的病理组学模型的构建方法。
技术介绍
1、肿瘤是一种常见的疾病，主要是由于细胞异常生长和分裂导致的。肿瘤分为良性肿瘤和恶性肿瘤两种，其中恶性肿瘤对人体健康的危害极大。肿瘤的病理组学模型的构建，旨在深入了解肿瘤的发生、发展及治疗机制，为肿瘤的诊断、治疗和预后评估提供有力的支持。
2、肿瘤的病理组学模型的构建方法的重要性在于可以提高肿瘤的早期诊断准确性，同时有助于优化肿瘤治疗策略，还可以提高肿瘤的预后评估能力。此外，新的病理组学模型还有助于促进肿瘤研究的深入。因此，构建新的肿瘤病理组学模型具有重要的现实意义和应用价值。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提出了一种肿瘤的病理组学模型的构建方法，旨在为肿瘤的早期诊断、治疗和预后评估提供更为准确、有效的手段。
2、本专利技术提出了一种肿瘤的病理组学模型的构建方法，该构建方法包括：
3、获取肿瘤样本的病理组学数据，根据所述病理组学数据，将肿瘤样本划分为不同的病理组学分型；
4、针对每个病理组学分型，提取与肿瘤发生、发展及预后相关的特征，利用机器学习算法，构建基于病理组学分型的肿瘤分类模型，用于预测未知样本的病理组学分型。
5、优选的，所述病理组学数据包括肿瘤细胞的形态学特征、组织结构特征以及免疫组化染色结果。
6、优选的，所述与肿瘤发生、发展及预后相关的特征包括基因表达水平、突变频率和拷贝数变异。
7、优选的，所述构
8、对构建的肿瘤分类模型进行验证和评估，确保其准确性和可靠性；
9、根据验证结果，对肿瘤分类模型进行优化和改进，提高其预测性能。
10、优选的，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林或深度学习算法。
11、优选的，将肿瘤样本划分为不同的病理组学分型的方法为：
12、利用深度学习和图像处理技术，对肿瘤样本的病理图像进行自动分割和特征提取，实现病理组学分型的自动化划分。
13、优选的，所述深度学习模型包括卷积神经网络、生成对抗网络或循环神经网络。
14、优选的，所述肿瘤包括胰腺癌。
15、优选的，获取肿瘤样本的病理组学数据前，对肿瘤样本按照排除标准进行预处理，获得可用的肿瘤样本；所述排除标准包括：原发及首诊病例、生存数据缺失或生存时间不足30天病例、pathologic_stage和histologic_grade未知病例、伴有测序资料的原发实体肿瘤病例、图像质量不合格病例、临床数据及rna-seq交集病例和临床变量缺失病例。
16、本专利技术还提出一种肿瘤的病理组学模型，所述肿瘤的病理组学模型由权利要求1-9任一项所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法构建获得。
17、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
18、本专利技术提供了更为精确和全面的肿瘤病理组学模型，该模型能够有效地预测肿瘤的发病风险、疾病进展和患者生存率，有助于临床医生制定更为精准的治疗方案。同时，本专利技术所采用的方法具有较强的可重复性和普适性，不仅可以应用于胰腺癌，还可以扩展到其他类型的肿瘤。此外，本专利技术还降低了由于个体差异导致的治疗效果不稳定的风险，提高了治疗效果的预测准确性。
19、病理学研究一直以来都是医学领域中的重要组成部分，而对于病理学家来说，病理图片的分析与解读则是日常工作的核心内容。然而，传统的病理学研究方法往往受到人眼观察能力的局限，难以挖掘出病理图片中更深层次的数据特征。随着人工智能技术的发展，这一现状得到了极大的改观。本专利技术中的模型借助了人工智能，成功地挖掘了病理图片深层次的数据特征。这些特征，凭借人眼是无法直接观察到的，但却对疾病的诊断和治疗有着至关重要的意义。通过对这些深层次数据的挖掘，病理学家可以更加精准地识别出疾病的类型和程度，为临床治疗提供更为精确的依据。此外，这个模型还提升了病理切片的高度应用价值。病理切片是病理学的基本素材，也是疾病诊断的重要依据。通过人工智能技术的应用，病理学家可以对病理切片进行更为深入的研究，从而提高诊断的准确性和治疗的有效性。这不仅有助于提高医疗水平，也有利于提升患者的生活质量和生存率。
20、本专利技术的方法首先对肿瘤样本的病理组学数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。通过对差异表达基因进行功能注释和通路分析，揭示了肿瘤发生发展的生物学机制。结合免疫细胞差异和基因表达差异，构建了具有高度区分度的病理组学模型，为肿瘤的分类和诊断提供了新的依据。在此基础上，本专利技术还利用公共数据库(如tcga)的突变数据，对病理组学模型进行了优化和调整，使模型具有更高的预测准确性。通过内部和外部验证，证实了模型的稳定性和可靠性。此外，本专利技术还针对肿瘤样本的预处理过程制定了严格的排除标准，确保了实验数据的质量和准确性。
21、总之，本专利技术提出了一种肿瘤的病理组学模型构建方法，具有良好的应用前景和临床价值。通过对肿瘤样本的病理组学数据进行深入挖掘和分析，本专利技术为肿瘤的早期诊断、风险评估和个体化治疗提供了新的思路和方法。
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1.一种肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，该构建方法包括：
2.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述病理组学数据包括肿瘤细胞的形态学特征、组织结构特征以及免疫组化染色结果。
3.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述与肿瘤发生、发展及预后相关的特征包括基因表达水平、突变频率和拷贝数变异。
4.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法还包括：
5.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林或深度学习算法。
6.根据权利要求5所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，将肿瘤样本划分为不同的病理组学分型的方法为：
7.根据权利要求6所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络、生成对抗网络或循环神经网络。
8.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述肿瘤包括胰腺癌。
10.一种肿瘤的病理组学模型，其特征在于，所述肿瘤的病理组学模型由权利要求1-9任一项所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法构建获得。
...【技术特征摘要】
1.一种肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，该构建方法包括：
2.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述病理组学数据包括肿瘤细胞的形态学特征、组织结构特征以及免疫组化染色结果。
3.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述与肿瘤发生、发展及预后相关的特征包括基因表达水平、突变频率和拷贝数变异。
4.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法还包括：
5.根据权利要求1所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，所述机器学习算法包括支持向量机、随机森林或深度学习算法。
6.根据权利要求5所述的肿瘤的病理组学模型的构建方法，其特征在于，将肿瘤样本划分为不同的病理组学分型的方法为：
7.根据权利要求6...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴磊，叶云燕，李阳，汪春年，
申请(专利权)人：宁波市医疗中心李惠利医院宁波大学附属李惠利医院，
类型：发明
国别省市：
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