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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院(廣州呼吸中心);廣州瑞能精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)科技有限公司申請的專利基于定量CT的慢性阻塞性肺疾病篩查模型的構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119230131B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411234750.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H50/80；該發(fā)明授權(quán)基于定量CT的慢性阻塞性肺疾病篩查模型的構(gòu)建方法是由盧文菊;林范杰;張子麗設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于定量CT的慢性阻塞性肺疾病篩查模型的構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于定量CT的慢性阻塞性肺疾病篩查模型的構(gòu)建方法，包括：在研究人群中按照預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，得到衍生隊列和第一外部驗證隊列；對衍生隊列的受試者進(jìn)行調(diào)查問卷、肺功能檢查以及胸部CT掃描分析，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集，并對第一外部驗證隊列的受試者進(jìn)行臨床資料收集、肺功能檢查以及胸部CT掃描，結(jié)合第二外部驗證隊列得到外部驗證數(shù)據(jù)集；根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中各個數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行單模態(tài)建模和多模態(tài)建模，并利用內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集對建模后的模型進(jìn)行驗證和評估，得到最優(yōu)模型；利用外部驗證數(shù)據(jù)集對最優(yōu)模型進(jìn)行性能評估。本發(fā)明能夠顯著提高慢性阻塞性肺疾病的早期篩查、診斷及管理水平，從而改善患者的生活質(zhì)量和預(yù)后。

本發(fā)明授權(quán)基于定量CT的慢性阻塞性肺疾病篩查模型的構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于定量CT的慢性阻塞性肺疾病篩查模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括： 在研究人群中按照預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，得到衍生隊列和第一外部驗證隊列； 對所述衍生隊列的受試者進(jìn)行調(diào)查問卷、肺功能檢查以及胸部CT掃描分析，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集，并對所述第一外部驗證隊列的受試者進(jìn)行臨床資料收集、肺功能檢查以及胸部CT掃描，結(jié)合預(yù)設(shè)的第二外部驗證隊列得到外部驗證數(shù)據(jù)集； 根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中各個數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行單模態(tài)建模和多模態(tài)建模，并利用所述內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集對建模后的模型進(jìn)行驗證和評估，得到最優(yōu)模型； 利用所述外部驗證數(shù)據(jù)集對所述最優(yōu)模型進(jìn)行性能評估； 對所述衍生隊列的受試者進(jìn)行調(diào)查問卷、肺功能檢查以及胸部CT掃描分析，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集，并對所述第一外部驗證隊列的受試者進(jìn)行臨床資料收集、肺功能檢查以及胸部CT掃描，結(jié)合預(yù)設(shè)的第二外部驗證隊列得到外部驗證數(shù)據(jù)集，包括： 對所述衍生隊列的受試者進(jìn)行調(diào)查問卷，得到調(diào)查問卷數(shù)據(jù)；所述調(diào)查問卷的指標(biāo)包括：人口學(xué)特征、人體測量信息、吸煙史、個人和家族病史、呼吸系統(tǒng)癥狀和生活與飲食模式； 通過電子病歷系統(tǒng)采集所有所述第一外部驗證隊列的受試者的性別、年齡、吸煙史、肺功能檢查數(shù)據(jù)和外周血嗜酸性粒細(xì)胞計數(shù)，得到臨床資料數(shù)據(jù)； 通過公開數(shù)據(jù)庫獲取預(yù)設(shè)的第二外部驗證隊列的資料；第二外部驗證隊列的資料包括人口學(xué)特征、吸煙史、疾病史和胸部CT圖像； 分別對所述衍生隊列的受試者和所述第一外部驗證隊列的受試者均進(jìn)行肺功能檢查和胸部CT掃描方案，得到肺功能檢查數(shù)據(jù)和胸部CT圖像； 利用圖像配準(zhǔn)算法對所述胸部CT圖像進(jìn)行肺實質(zhì)分析和氣道分析，得到定量CT數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述胸部CT圖像對應(yīng)的CT報告進(jìn)行診斷結(jié)果的結(jié)構(gòu)化處理，得到結(jié)構(gòu)化征象數(shù)據(jù)；所述結(jié)構(gòu)化征象數(shù)據(jù)包括：是否存在肺大皰、慢性炎癥、纖維灶、鈣化灶、結(jié)節(jié)、支氣管擴(kuò)張、結(jié)核、支氣管炎和胸膜增厚； 將所述衍生隊列的受試者對應(yīng)的所述調(diào)查問卷數(shù)據(jù)、所述肺功能檢查數(shù)據(jù)、定量CT數(shù)據(jù)和所述結(jié)構(gòu)化征象數(shù)據(jù)確定為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集； 將所述第一外部驗證隊列的受試者對應(yīng)的所述臨床資料數(shù)據(jù)、所述肺功能檢查數(shù)據(jù)、定量CT數(shù)據(jù)、所述結(jié)構(gòu)化征象數(shù)據(jù)和所述第二外部驗證隊列的資料確定為所述外部驗證數(shù)據(jù)集； 所述定量CT數(shù)據(jù)包括：LAA%-950、LAA%-950左上肺、LAA%-950左下肺、LAA%-950右上肺、LAA%-950右中肺、LAA%-950右下肺、LAA%-910左下肺、LAA%-910右下肺、第一級氣道管腔最大直徑和第4級氣道管腔平均直徑； 將所述衍生隊列的受試者對應(yīng)的所述調(diào)查問卷數(shù)據(jù)、所述肺功能檢查數(shù)據(jù)、定量CT數(shù)據(jù)和所述結(jié)構(gòu)化征象數(shù)據(jù)確定為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集，還包括： 使用caretR包的createDataPartition函數(shù)按照80%和20%的比例將由所述衍生隊列的受試者對應(yīng)的所述調(diào)查問卷數(shù)據(jù)、定量CT數(shù)據(jù)和所述結(jié)構(gòu)化征象數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集隨機分成訓(xùn)練隊列和內(nèi)部驗證隊列； 將所述訓(xùn)練隊列和所述內(nèi)部驗證隊列的數(shù)據(jù)分別劃分為計量資料和計數(shù)資料，并將所述計數(shù)資料進(jìn)一步劃分為二分類數(shù)據(jù)和有序多分類數(shù)據(jù)； 將所述計量資料確定為第一序列； 對于每個二分類計數(shù)資料的取值重新編碼為1和2，得到第二序列； 采用融合權(quán)重編碼的方式對所述有序多分類數(shù)據(jù)進(jìn)行重新編碼，得到第三序列； 使用missforestR包分別對訓(xùn)練隊列和內(nèi)部驗證隊列中所述第一序列、所述第二序列和所述第三序列進(jìn)行缺失值插補，得到插補后的數(shù)據(jù)序列； 使用caretR包的nearZeroVar函數(shù)識別所述訓(xùn)練隊列對應(yīng)的插補后數(shù)據(jù)序列中零方差的特征并剔除，得到剔除后的數(shù)據(jù)序列； 使用createFolds函數(shù)將所述訓(xùn)練隊列對應(yīng)的剔除后數(shù)據(jù)序列隨機拆分為多組，最終得到預(yù)處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和預(yù)處理后的內(nèi)部驗證數(shù)據(jù)集； 所述融合權(quán)重編碼的公式為：；其中，是重新編碼后的最大整數(shù)值，為類別總數(shù)，為類別對目標(biāo)變量的貢獻(xiàn)權(quán)重，；其中，為類別i的事件，為類別i和目標(biāo)變量Y同時發(fā)生的概率，和分別為和Y的邊緣概率，為類別i的取值，y為目標(biāo)變量Y的具體取值。

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