肝硬化患者门静脉高压症的新型基于成像的定量模型辅助检测 (CHESS2104)

中国是世界上肝病负担最重的国家。 慢性肝病患者超过4亿。 无论是病毒性肝炎、酒精性肝炎，还是代谢性脂肪性肝炎等，都可能进展为肝硬化，极大威胁公众健康。 门静脉高压症是与肝硬化患者临床预后相关的重要危险因素。 根据中国肝静脉压力梯度临床应用共识（2018），肝静脉压力梯度（hepatic venous pressure gradient，HVPG）大于10、12、16、20 mmHg分别对应预测肝硬化门静脉高压症患者的不同结局。 建立肝硬化门脉高压的危险分层体系，进行个体化管理具有重要意义。 作为诊断和监测门静脉高压症的通用金标准，HVPG 由于其侵入性，在临床应用上仍然受到限制。 如何构建一种新颖、无创、准确、便捷的HVPG预测方法是肝硬化门静脉高压症管理中的一个重要的共性问题。

放射组学技术的发展为解决上述临床问题提供了途径。 基于人工智能算法，放射组学利用加密医学图像的可挖掘、高分辨率和量化特征，与临床或遗传数据一起产生基于证据的决策支持系统，以实现包括诊断、治疗效果评估和预后预测。 在这个项目中，旨在开发肝硬化高血压管理的风险分层系统，我们将构建一个护理标准数据库，并利用放射组学工具构建决策系统。 负责实现高血压分级预测的器官血管分割、影像组学特征选择、特征构建，完成原型系统开发，集成数据库管理、HVPG风险分层应用模块、预测结果展示等四大模块模块和预后信息管理模块。 本项目将着重于机器学习算法优化和原型系统开发两个方面，以推动肝脏疾病的精准医疗。