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申请/专利权人：上海市第一人民医院

摘要：本发明公开了医学图像处理技术领域的乳腺小体积肿块恶性风险多参数超声精准预测系统及方法，系统包括图像获取与处理模块、单因素和多因素分析模块、Nomogram建立模块、预测效能评估模块和结论输出模块。基于多因素Logistic的回归模型建立恶性风险的Nomogram，获取患者的各项预测指标，将各项预测指标对应的点标记在点轴上，画一条垂直于得分轴线的直线得出每个指标的分数，并对所有指标的分数求和；接着在总得分轴线上标记总分数，再画一条垂直于风险轴的直线，从而得出该病灶的恶性风险。利用多参数超声成像及诺莫图，使得常规超声图像特征不明确的病灶能够得到更为准确的恶性风险的预测，增加了预测模型的可读性。

主权项：1.乳腺小体积肿块恶性风险多参数超声精准预测系统，其特征在于：包括图像获取与处理模块，用于利用两个及以上的超声成像技术获取乳腺肿块图像；处理和分析乳腺肿块图像，通过从多个角度对同一断面获取多幅断面图，使用曲线拟合算法对乳腺肿块的边缘进行拟合，生成一条或多条曲线代表肿块的边缘，将每个超声图像表示为一个高维向量，其中每个维度代表一个特征，在获取边缘曲线后，利用边缘求导技术的离散微分算子，计算图像中每个边缘曲线上的像素点在x和y方向上的梯度大小，得出x方向的梯度值和y方向上梯度值，从而得到该边缘位置的方向和变化率信息；将两个梯度值相加，得到该像素点的边缘强度；将两个梯度值相减，得到该像素点的边缘方向，由此对边缘曲线进行优化，再使用时间轴进行分析，提取超声影像学特征；单因素和多因素分析模块，用于利用回归模型对各个超声影像学特征进行二元Logistic回归单因素分析，筛选出P值小于0.05的危险因素，并将其纳入多因素分析，得出与乳腺肿块恶性风险相关的独立危险因素；Nomogram建立模块，用于基于多因素logistic的回归模型建立恶性风险的Nomogram，获取患者的各项预测指标，将各项预测指标对应的点标记在点轴上，画一条垂直于得分轴线的直线得出每个指标的分数，并对所有指标的分数求和；接着在总得分轴线上标记总分数，再画一条垂直于风险轴的直线，从而得出该病灶的恶性风险；预测效能评估模块，用于利用Harrell’sconcordanceindex的C-index评估评估Nomogram的预测效能，利用Bootstrap重采样进行内部验证，再利用Hosmer-Lemeshow检验进行校准；结论输出模块，用于将预测结论通过图表的方式输出。

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