本發(fā)明屬于風(fēng)險預(yù)測領(lǐng)域，特別涉及一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、肥胖促進(jìn)代謝功能障礙相關(guān)性脂肪性肝病（masld）發(fā)生發(fā)展，肥胖人群代謝功能障礙相關(guān)的脂肪性肝炎（metabolic?dysfunction-associated?steatohepatitis，mash）患病率遠(yuǎn)高于非肥胖人群。

2、目前，?mash?診斷的金標(biāo)準(zhǔn)仍然是肝臟活檢病理，然而，其侵入性、高成本以及取樣誤差使其不利于臨床實踐中的診斷和疾病長期隨訪觀察。因此，臨床實踐中迫切需要找到肥胖患者mash的無創(chuàng)診斷方法。目前已有非侵入性檢測（nit）用于診斷脂肪性肝炎，然而，尚無任何血液標(biāo)記物可以準(zhǔn)確區(qū)分?mash?和單純性脂肪變性?(ss)。此外，一些基于血液或基于影像的評分（例如，nis2+、fast[fibroscan-ast]評分、mast[基于mri和血清學(xué)指標(biāo)]被用于識別?“高風(fēng)險”mash（經(jīng)活檢證實患有?2?期或更高纖維化的?mash），但無法涵蓋獲整個?mash?人群。針對整個mash人群的篩查可以避免遺漏任一有進(jìn)展為更高纖維化階段和不良臨床結(jié)局風(fēng)險的患者。

3、磁共振質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)（mri-based?proton?density?fat?fraction，mri-pdff）是脂肪組織中氫質(zhì)子密度占所有肝臟信號來源（脂肪組織和水中氫質(zhì)子密度之和）的比值，是目前公認(rèn)的用于脂肪肝無創(chuàng)定量評估的最佳技術(shù)，可以客觀評估整個肝臟脂肪含量及其動態(tài)變化。mri-pdff?在診斷脂肪變方面比基于?vcte?的?cap?更準(zhǔn)確，無需使患者暴露于電離輻射（例如?ct），檢查的敏感度和特異度不會隨體重指數(shù)?(bmi)?的升高而降低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明提供一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，具體方案如下：

2、一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：

3、s1、收集mash患者數(shù)據(jù)：包括基本資料、合并癥、代謝變量；

4、s2、獲得預(yù)測變量：對步驟s1中收集的數(shù)據(jù)依次進(jìn)行單因素分析、多因素回歸分析，得到預(yù)測變量；

5、s3、數(shù)據(jù)建模：運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建由步驟s2所得預(yù)測變量組成的mash多模態(tài)預(yù)測模型公式，所述公式為：

6、logit評分?=?-?14.257+0.167mri-pdff+0.066age+0.070wc+0.031ast；

7、s4、模型評估：繪制受試者工作特征曲線roc曲線，計算roc曲線下面積來評估預(yù)測模型的效能。

8、優(yōu)選地，所述s1中基本資料包括：年齡age、是否為男性male、是否吸煙smoker、收縮壓sbp、舒張壓dbp；身高h(yuǎn)eight、體重weight、身體質(zhì)量指數(shù)bmi、測量腰圍、臀圍hc、腰臀比whr、磁共振質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)mri-pdff。

9、優(yōu)選地，所述s1中合并癥包括：是否高血壓hypertention、是否高脂血癥hyperlipidemia、糖代謝狀態(tài)glucose?metabolism，ngt代表正常糖代謝，pre-dm代表糖尿病前期，dm代表糖尿病。

10、優(yōu)選地，所述s1中代謝變量包括：糖化血紅蛋白hba1c、空腹血糖fbg、空腹胰島素fins、胰島素抵抗水平homa-ir、甘油三酯tg、總膽固醇tc、高密度脂蛋白膽固醇hdl-c、低密度脂蛋白膽固醇ldl-c、尿酸ua、丙氨酸轉(zhuǎn)氨alt、血清天冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶ast、fib-4指數(shù)、總膽紅素tbil、直接膽紅素dbil、總膽汁酸t(yī)ba、甲胎蛋白afp、血小板plt、c反應(yīng)蛋白crp、白介素-6?il-6、白介素-4?il-4、干擾素γ?ifn-γ、白介素-17?il-17、干擾素α?ifn-α、乳酸lac。

11、優(yōu)選地，所述s2中的預(yù)測變量包括：年齡、腰圍、mri-pdff、ast。

12、有益效果：

13、1.本發(fā)明的預(yù)測模型基于mri-pdff技術(shù)，以列線圖的形式展示，多指標(biāo)聯(lián)合roc計算mash的診斷概率，操作方便，為無創(chuàng)診斷mash提供參考依據(jù)；

14、2.本發(fā)明的預(yù)測模型區(qū)分度高，校準(zhǔn)度好，檢測結(jié)果穩(wěn)定。

技術(shù)特征：

1.一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述s1中基本資料包括：年齡age、是否為男性male、是否吸煙smoker、收縮壓sbp、舒張壓dbp；身高h(yuǎn)eight、體重weight、身體質(zhì)量指數(shù)bmi、測量腰圍、臀圍hc、腰臀比whr、磁共振質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)mri-pdff。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述s1中合并癥包括：是否高血壓hypertention、是否高脂血癥hyperlipidemia、糖代謝狀態(tài)glucose?metabolism，ngt代表正常糖代謝，pre-dm代表糖尿病前期，dm代表糖尿病。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述s1中代謝變量包括：糖化血紅蛋白hba1c、空腹血糖fbg、空腹胰島素fins、胰島素抵抗水平homa-ir、甘油三酯tg、總膽固醇tc、高密度脂蛋白膽固醇hdl-c、低密度脂蛋白膽固醇ldl-c、尿酸ua、丙氨酸轉(zhuǎn)氨alt、血清天冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶ast、fib-4指數(shù)、總膽紅素tbil、直接膽紅素dbil、總膽汁酸t(yī)ba、甲胎蛋白afp、血小板plt、c反應(yīng)蛋白crp、白介素-6?il-6、白介素-4?il-4、干擾素γ?ifn-γ、白介素-17?il-17、干擾素α?ifn-α、乳酸lac。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于mri-pdff的mash多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述s2中的預(yù)測變量包括：年齡、腰圍、mri-pdff、ast。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于MRI?PDFF的MASH多模態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1、收集MASH患者數(shù)據(jù)：包括基本資料、合并癥、代謝變量；S2、獲得預(yù)測變量：對步驟S1中收集的數(shù)據(jù)依次進(jìn)行單因素分析、多因素回歸分析，得到預(yù)測變量；S3、數(shù)據(jù)建模：運用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建由步驟S2所得預(yù)測變量組成的MASH多模態(tài)預(yù)測模型公式，所述公式為：Logit評分=?14.257+0.167MRI?PDFF+0.066age+0.070WC+0.031AST；S4、模型評估：繪制受試者工作特征曲線ROC曲線，計算ROC曲線下面積來評估預(yù)測模型的效能。本發(fā)明的預(yù)測模型基于MRI?PDFF技術(shù)，以列線圖的形式展示，多指標(biāo)聯(lián)合ROC計算MASH的診斷概率，操作方便，為無創(chuàng)診斷MASH提供參考依據(jù)；預(yù)測模型區(qū)分度高，校準(zhǔn)度好，檢測結(jié)果穩(wěn)定。

技術(shù)研發(fā)人員：湯文娟,畢艷,于丹鳳
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京鼓樓醫(yī)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/7