一种用于鉴别系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的方法、设备及程序产品

本技术涉及智能医疗领域，具体涉及一种用于鉴别系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的方法、设备、程序产品及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，sle）是一种以血清中存在多种自身抗体及多系统受累为主要特征的自身免疫性疾病。其发病机制尚未完全阐明，临床表现呈现高度异质性。患者常因体内产生大量自身抗体和炎症介质，引发显著的炎症反应及组织损伤，甚至危及生命。30%以上的sle患者病程中会出现淋巴结肿大（lymphadenopathy，lad），典型累及部位包括颈部和腋窝，其次累及腹部、盆腔和纵隔。除恶性肿瘤以外，组织病理学检查多表现为反应性增生及组织细胞坏死性淋巴结炎（histiocytic necrotizing lymphadenitis，hnl）。lad是sle的一种非特异性表现，在临床中需警惕合并肿瘤、感染等情况导致的lad发生。值得注意的是，sle患者恶性肿瘤发生率（3.2%-13.8%）显著高于普通人群，其中淋巴瘤发病风险可达健康人群的4-7倍。因此，对于sle合并lad患者，需开展包括详细的病史采集、全面体格检查及影像学、病理学、病原学检测在内的综合评估，以鉴别感染、肿瘤等继发病因。目前，pet与ct的融合实现了功能代谢信息与解剖结构定位的结合，在临床中的应用日益广泛，通过一次全身扫描即可同时获得ct的高分辨率解剖图像和pet的代谢活性图像，为疾病的全面评估提供了独特优势。但目前针对sle-lad患者的18f-fdg pet/ct影像特征研究较为匮乏，以个案报道为主，缺乏系统性队列研究，特别是不同病理亚型的代谢模式差异尚未明确，关键代谢参数与疾病活动度的定量关系有待阐明。

技术实现思路

1、针对上述问题，本发明提供一种用于鉴别系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的方法，具体包括：

2、获取患者pet/ct图像；

3、对所述图像进行roi区域划分得到roi区域；

4、对所述roi区域进行代谢特征计算得到代谢特征，所述代谢特征为suvmax-blo和suvmax-liv的比值；

5、基于所述代谢特征进行系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的鉴别得到鉴别结果。

6、可选地，所述代谢特征替换为最热病变tlr，通过所述最热病变tlr鉴别得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果。

7、可选地，所述代谢特征还包括最热病变tlr，通过所述最热病变tlr、suvmax-blo和suvmax-liv的比值进行鉴别得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果。

8、可选地，所述最热病变tlr计算过程为：获取肝脏的代谢参数，通过肝脏的代谢参数与roi区域的代谢参数计算得到最热病变tlr。

9、可选地，所述代谢特征还包括suvmax-blo和/或最热病变suvmax，通过suvmax-blo和/或最热病变suvmax、suvmax-blo和suvmax-liv的比值进行鉴别得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果。

10、可选地，所述代谢特征还包括suvmax-blo和/或最热病变suvmax，通过suvmax-blo和/或最热病变suvmax、最热病变tlr进行鉴别得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果。

11、可选地，所述代谢特征还包括suvmax-blo和/或最热病变suvmax，通过suvmax-blo和/或最热病变suvmax、suvmax-blo和suvmax-liv的比值、最热病变tlr进行鉴别得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果。

12、可选地，所述方法还包括免疫特征，获取患者的免疫数据得到免疫特征，基于所述代谢特征和免疫特征进行系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的鉴别得到鉴别结果；所述免疫特征包括iga、c4和/或c3。

13、可选地，所述方法还包括临床特征，获取患者的临床数据得到临床特征，基于所述代谢特征和临床特征进行系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的鉴别得到鉴别结果；所述临床特征包括下列的任意一种或几种：sledai-2k评分与血小板计数、淋巴细胞绝对值、脾脏最大标准化摄取值；

14、可选地，基于所述代谢特征、免疫特征和临床特征进行系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的鉴别得到鉴别结果。

15、可选地，所述鉴别通过鉴别模型进行诊断，将所述代谢特征输至鉴别模型中进行诊断得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果；

16、可选地，所述鉴别模型采用下列的任意一种或几种：卷积神经网络、残差网络、xgboost、svm、随机森林、逻辑回归；

17、可选地，所述鉴别模型的训练过程：获取pet/ct图像数据集，对所述pet/ct图像数据集进行roi区域划分得到roi区域，对roi区域进行代谢特征提取并计算得到代谢特征，将代谢特征输至待训练的鉴别模型中，直至损失函数不变，得到鉴别模型；

18、可选地，将所述代谢特征和免疫特征输至第二鉴别模型中进行诊断得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果；所述第二鉴别模型通过代谢特征和免疫特征进行训练得到；

19、可选地，将所述代谢特征和临床特征输至第三鉴别模型中进行诊断得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果；所述第三鉴别模型通过代谢特征和临床特征进行训练得到；

20、可选地，将所述代谢特征、免疫特征和临床特征输至第四鉴别模型中进行诊断得到系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大或淋巴瘤的鉴别结果；所述第四鉴别模型通过代谢特征、免疫特征和临床特征进行训练得到。

21、可选地，所述roi区域为纵膈血池，对纵膈血池进行代谢特征计算得到代谢特征；

22、可选地，对纵膈血池升主动脉或主动脉弓的管腔区域进行代谢特征计算得到代谢特征

23、本发明的目的在于提供一种计算机程序产品，其上包括计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行实现上述的用于鉴别系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的方法。

24、本发明的目的在于提供一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行实现上述的用于鉴别系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的方法。

25、本发明的目的在于提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行实现上述的用于鉴别系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大与淋巴瘤的方法。

26、本发明的优势：

27、1. sle患者常因免疫紊乱出现淋巴结肿大，而sle本身又增加淋巴瘤风险（发病率为普通人群的4-7倍）。传统影像技术（如ct/mri）难以区分sle炎症性淋巴结与淋巴瘤，导致过度活检或漏诊，为此本发明基于研究，提出了能够识别sle-ld（系统性红斑狼疮伴淋巴结肿大）和淋巴瘤的代谢指标：suvmax-blo和suvmax-liv的比值，通过该指标能够有效鉴别这两者疾病，提供了一种具有临床意义的技术方案。

28、2.针对sle-ld和淋巴瘤的鉴别，本发明还提出了其他指标与suvmax-blo和suvmax-liv的比值协同进行鉴别，包括下列的任意一种或几种：最热病变tlr、suvmax-blo、最热病变suvmax、iga、c4、c3、sledai-2k评分与血小板计数、淋巴细胞绝对值、脾脏最大标准化摄取值；为疾病鉴别提供更好的准确性和可靠性。