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申请/专利权人：中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)

摘要：本发明公开了一种孤立性纤维性肿瘤SFTs整合风险评估系统，包括：特征选定模块、风险评估模块以及无进展生存评估模块；通过特征选定模块获取待检测患者所对应的选定病理特征、选定免疫浸润特征以及选定基因变异信息，然后通过风险评估模块将选定病理特征、选定免疫浸润特征以及选定基因变异信息输入至风险评估模型中，以确定对应患者的风险评估分数，最后通过无进展生存评估模块根据风险评估分数，评估待检测患者在各无进展生存期的生存概率；通过实施本发明，能够从病理特征、免疫浸润特征以及基因变异特征三个维度对待检测SFTs患者的预后进行预测，与现有的2020WHO分类，mDemicco模型及G‑score模型相比，提高了对待检测SFTs患者预后进行预测的准确性。

主权项：1.一种SFTs整合风险评估系统，其特征在于，包括：特征选定模块、风险评估模块以及无进展生存评估模块；所述特征选定模块，用于获取待检测患者所对应的选定病理特征、选定免疫浸润特征以及选定基因变异特征；所述风险评估模块，用于将所述病理特征、免疫浸润特征以及基因变异特征，输入至风险评估模型中，以使所述风险评估模型根据所述病理特征、免疫浸润特征以及基因变异特征，确定风险评估分数；所述无进展生存评估模块，用于根据所述风险评估分数，评估待检测患者在各无进展生存期的生存概率；其中，所述风险评估模型以训练样本的选定病理特征、选定免疫浸润特征以及选定基因变异特征为输入，以各训练样本所对应风险评估分数为输出进行训练得到；在训练所述风险评估模型时，通过以下方式确定训练样本的选定病理特征、选定免疫浸润特征以及选定基因变异特征：获取SFTs临床病理特征集、SFTs基因变异特征集以及SFTs免疫浸润特征集；根据预设的LASSO回归模型，从所述SFTs临床病理特征集、SFTs基因变异特征集以及SFTs免疫浸润特征集中，筛选出的第一训练子集；根据预设的随机生存森林模型，从所述SFTs临床病理特征集、SFTs基因变异特征集以及SFTs免疫浸润特征集中，筛选出的第二训练子集；构建所述第一训练子集以及第二训练子集的交集，根据所述交集，确定训练样本的选定病理特征、选定免疫浸润特征以及选定基因变异特征。

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