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龙图腾网恭喜首都医科大学附属北京佑安医院;印迹信息科技(北京)有限公司申请的专利一种肝硬化患者上腹部增强CT影像组学特征处理方法及其应用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：CN114121227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202110208789.X，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权一种肝硬化患者上腹部增强CT影像组学特征处理方法及其应用是由范春蕾;刘瑾设计研发完成，并于2021-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肝硬化患者上腹部增强CT影像组学特征处理方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明提供一种肝硬化患者上腹部增强CT影像组学特征的处理方法及其在判断肝硬化患者食管静脉曲张中的应用。所述处理方法包括如下步骤：S1.收集肝硬化患者上腹部增强CT影像；S2.对增强CT影像中肝脏、脾脏和食管下段区域逐层进行标记；S3.对所标记区域分别进行三维重建；S4.对每个三维区域提取影像组学特征，然后进行融合，得到所述患者的原始影像组学特征；S5.应用主成分分析方法对原始影像组学特征进行降维处理，得到降维后的影像组学特征；S6.利用分类算法构建患者食管静脉曲张影像组学分类模型。

本发明授权一种肝硬化患者上腹部增强CT影像组学特征处理方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种肝硬化患者上腹部增强CT影像组学特征的处理方法，包括如下步骤：S1.根据胃镜检查结果，对肝硬化患者进行分组，分为无食管静脉曲张组、轻度食管静脉曲张组和中重度食管静脉曲张组；收集肝硬化患者上腹部增强CT影像，将肝脏、脾脏和食管静脉强化最明显的门静脉期CT影像转化为DICOM格式；S2.对步骤S1中得到的DICOM格式的增强CT影像中肝脏、脾脏和食管下段区域逐层进行标记，将所述区域与其他组织分离；其中，所述食管下段是指贲门至其上部5厘米区域；S3.对步骤S2中所标记区域分别进行三维重建；S4.对步骤S3得到的每个三维区域提取影像组学特征，将三个区域的影像组学特征进行融合，即得到所述患者的原始影像组学特征；其中，每个区域提取的影像组学特征包括：纹理特征42维，梯度方向直方图特征540维，小波特征48维和统计特征156维，共786维；S5.应用主成分分析方法对步骤S4得到的原始影像组学特征进行降维处理，得到降维后的影像组学特征；所述降维处理的具体过程为：S5-1.利用公式I将步骤S4得到的原始影像组学特征标准化，Xi’=Xi-XminXmax-XminI，其中，Xi’为第i个病人的所述原始影像组学特征中的一个标准化后的影像特征，Xi为该病人的该原始影像组学特征未进行标准化的影像特征，Xmax为该原始影像组学特征的最大值，Xmin为该原始影像组学特征的最小值；然后计算出多维特征的协方差矩阵，得到矩阵的特征值和特征向量；S5-2.将步骤S4得到的原始影像组学特征值从大到小排序，选取主成分，找到其对应的特征向量，将所述原始影像组学特征投影到选取的特征向量上，所述原始影像组学特征的维度即被减少，得到降维后的影像组学特征；S6.在步骤S5得到的降维后的影像组学特征基础上，将降维后的影像组学特征和临床特征进行整合，利用SVM分类方法，构建患者轻度食管静脉曲张影像组学分类模型和患者中重度食管静脉曲张影像组学分类模型；其中，用轻度食管静脉曲张患者的影像组学特征训练模型时，从轻度食管静脉曲张组随机抽患者，与无食管静脉曲张组进行1:1匹配；用中重度食管静脉曲张的影像组学特征训练模型时，从中重度食管静脉曲张组患者中随机抽取患者，与轻度食管静脉曲张组患者进行1:1匹配；然后将纳入模型的患者随机分为5组，分别将每一组患者作为验证集，其余4组作为训练集，基于机器学习方法的最优化理论，进行5折交叉验证，最优化得到患者轻度食管静脉曲张影像组学分类模型和患者中重度食管静脉曲张影像组学分类模型；通过区分度，校准度和临床实用价值对所述患者轻度食管静脉曲张影像组学分类模型和患者中重度食管静脉曲张影像组学分类模型进行评价；其中，所述区分度通过ROC的AUC数值进行评价，AUC数值越大代表模型的区分度越好；校准度通过决策曲线进行评价，以胃镜下判断的食管静脉曲张程度为金标准，预测病人食管静脉曲张与金标准的吻合程度越高代表模型校准度越好。

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