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申请/专利权人：北京大学人民医院
摘要：发明属于疾病诊断和风险预测领域，具体涉及一种综合基因突变特征与多重免疫荧光染色mIF图像特征的肺癌淋巴结转移多模态预测模型构建方法和预测模型系统。与基于基因突变特征的单模态预测模型相比，本发明开发的综合基因突变特征和mIF图像特征所构建的肺癌淋巴结转移多模态预测模型系统具有更高的准确性、特异性、敏感性和稳健性，很好地解决了目前临床上对于肺癌淋巴结转移预测结果不准确或者敏感性不足的问题。
主权项：1.一种综合基因突变特征与多重免疫荧光染色mIF图像特征的肺癌淋巴结转移多模态预测模型构建方法，其特征在于：所述预测模型构建方法包括以下步骤：步骤1：获取基因突变特征：获得一种或多种在分类器中的系数Coef绝对值较大的基因突变特征；步骤2：获取mIF图像特征：步骤2.1：使用一种或多种肺癌细胞表面抗原的相应抗体对患者的肺癌组织切片进行mIF；步骤2.2：对染色后的组织切片拍摄详细的图像，使用软件进行分析，通过聚类分析得到多种不同的单细胞在切片上的分布；步骤2.3：评估肿瘤免疫微环境对于肺癌患者淋巴结转移情况的影响；步骤2.4：获得一种或多种在分类器中的系数Coef绝对值较大的mIF图像特征；步骤3：预测模型的产生：采用步骤1中获得的基因突变特征和步骤2中获得的mIF图像特征，构建淋巴结转移预测模型；步骤4：预测模型的验证：验证预测模型的准确性、特异性、敏感性和稳健性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学人民医院 一种综合基因突变特征与mIF图像特征的肺癌淋巴结转移多模态预测模型构建方法
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