CN119400430A 评估b细胞对胰腺癌患者预后产生影响的方法及系统 （福建医科大学附属第一医院）

评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的方本发明涉及一种评估B细胞对胰腺癌患者预PDAC标本进行全组织切片处理和CD20免疫组化到的所有B细胞坐标生成二维投影图，通过空间腺癌患者生存周期结合进行生存分析，得到B细发明提高评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响2获取手术切除的预设数量的历史PDAC标本，对所述历史PDA基于所有B细胞坐标生成二维投影图，通过空间分析法将所述二维投影图划分为侵袭获取与所述历史PDAC标本全组织切片图像对应的胰腺癌患者生存周期，采用Kaplan–获取所述历史PDAC标本对应的病例数据，根据所述病例数据判断所述从过滤后的历史PDAC标本对应的病例数据中获取PDAC切除手术日期和生命结束日期，4.如权利要求1所述的评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影述通过图像分割法对所述历史PDAC标本全组织切片图像进行B细胞识别和提取，得到每一对所述历史PDAC标本全组织切片图像进行预设比例的降采样处理，得采用无监督分水岭算法对预设分辨率的图像块进行B5.如权利要求1所述的评估B细胞对胰腺癌患述基于所有B细胞坐标生成二维投影图，通过空间分析法将所述二维投影图划分为侵袭前3根据标注后的二维投影图将癌组织轮廓和正常组织轮廓的边界分别向内和向外扩展6.如权利要求1所述的评估B细胞对胰腺癌患者预后述分别计算B细胞在所述侵袭前沿区、所述癌症中心区和所述癌症岛区的占用率和分形维分别对所述侵袭前沿区、所述癌症中心区和所述癌症岛区进行最小外接矩形生成处分别在所述侵袭前沿外接矩形、所述癌症中心外接矩形分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌症分析法计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌症中7.如权利要求1所述的评估B细胞对胰腺癌患述分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌症中析法计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌症中心通过占用率公式分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网通过分形维数公式分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形4采用HDBSCAN聚类算法按照预设最小聚类尺度和预设聚类严格度分别对在正方形网格通过聚类密度公式计算聚类簇在对应的正方形网格划分后的侵袭前沿形网格划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形中的聚类密度，通过覆盖率公式计算聚类簇在对应的正方形网格划分后的侵袭8.如权利要求1所述的评估B细胞对胰腺癌患判断所述胰腺癌患者生存周期是否低于周期将所有标记为短期的腺癌患者生存周期进行汇总，得到短期生存组采用Kaplan–Meier法分别计算所述短期生存组和所述长期生存组的9.如权利要求1所述的评估B细胞对胰腺癌56[0001]本发明涉及生物细胞技术领域，尤其涉及一种评估B细胞对胰腺癌患者预后产生的研究中，主要通过使用光学显微镜分析B细胞在三级淋巴结构中的功能显著不同于其在[0003]本发明所要解决的技术问题是：本发明提供一种评估B细胞对胰腺癌患者预后产到预处理后的历史PDAC标本，其中预处理包括全组织切片处理和CD20免疫组化染色处理，基于所有B细胞坐标生成二维投影图，通过空间分析法将所述二维投影图划分为获取与所述历史PDAC标本全组织切片图像对应的胰腺癌患者生存周期，采用组化染色处理提高了B细胞识别和提取的准确性；以图像分割法实现B细胞的识别和提取，7从过滤后的历史PDAC标本对应的病例数据中获取PDAC切除手术日期和生命结束[0009]根据上述描述可知，由于后续在进行评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的过[0010]可选地，所述通过图像分割法对所述历史PDAC标本全组织切片图像进行B细胞识采用无监督分水岭算法对预设分辨率的图像块进行B细胞识别，得到每一个B细根据标注后的二维投影图将癌组织轮廓和正常组织轮廓的边界分别向内和向外8分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的聚类分析法计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌格划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形的占用率和分析维划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形的聚类密度和覆盖率，通过占用率公式分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方[0016]其中，OR表示占用率，n(LW-1)表通过分形维数公式分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形中的分形维9采用HDBSCAN聚类算法按照预设最小聚类尺度和预设聚类严格度分别对在正方形通过聚类密度公式计算聚类簇在对应的正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形中的聚类[0018]其中，D(cluster)表示聚类密度,n(cluster)表示聚类簇的数量，方形网格划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形中的覆盖率，[0021]可选地，所述采用Kaplan–Meier法将所述胰腺癌患者生存周期与所述占用指标、采用Kaplan–Meier法分别计算所述短期生存组和所述长期生存组的生存概率曲[0024]第二方面，本发明提供评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的系统，包括存储算机程序时实现第一方面所述的评估B细胞对胰腺癌患者预[0025]其中，第二方面所提供的评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的系统所对应的技术效果参照第一方面所提供的评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的方法的相关描图2为本实施例所提供的评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的方法的整体流图4为本实施例所提供的评估B细胞对胰腺癌患者预后产生影响的系统的结构示得到预处理后的历史PDAC标本，其中预处理包括全组织切片处理和CD20免疫组化染色处组织切片图像，通过图像分割法对所述历史PDAC标本全组织切片图像进行B细胞识别和提在本实施例中，如图2所示，获取手术切除的预设数量的历史PDAC（PancreaticH&E染色后的历史PDAC切片中筛选出包含肿瘤组织及其周围健康组织的代表性的历史S11、获取所述历史PDAC标本对应的病例数据，根据所述病例数据判断所述历史[0035]此时，步骤S1中所述通过图像分割法对所述历史PDAC标本全组织切片图像进行B对历史PDAC标本全组织切片图像进行四分之一的降采样处理，得到降采样处理后的历史PDAC标本全组织切片图像，将降采样处理后的历史PDAC标本全组织切片图像进行400*400像素的图像切割，即，将降采样处理后的历史PDAC标本全组织切片图像切割为分辨率为程中，通过设置高阈值去除背景噪声和非特异性免疫染色，以得到每一个B细胞，并采用分析法计算B细胞在所述侵袭前沿区、所述癌症中心区和所述癌症岛区的聚类密度和覆盖[0039]S22、根据标注后的二维投影图将癌组织轮廓和正常组织轮廓的边界分别向内和度的正方形网格划分后的癌症岛外接矩形，其中第一尺度为10_40微米，第二尺度为200_通过聚类分析法计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩形、正方形网格划分后正方形网格划分后的癌症中心外接矩形和正方形网格划分后的癌症岛外接矩形中的占用[0045]其中，OR表示占用率，n(LW-1)表[0046]S252、通过分形维数公式分别计算B细胞在正方形网格划分后的侵袭前沿外接矩=。[0048]S253、采用HDBSCAN聚类算法按照预设最小聚类尺度和预设聚类严格度分别对在HDBSCAN聚类算法按照30的最小聚类尺度和15的聚类严格度对在正方形网格划分后的侵袭[0050]其中，D(cluster)表示聚类密度,n(cluster)表示聚类簇的数量，[0056]S33、采用Kaplan–Meier法分别计算所述短期生存组和所述长期生存组的生存概过0.05，则说明超过差异阈值的中位数差异值对应的指标对胰腺癌患者预后产生正面影[0059]由于本发明上述实施例所描述的系统/装置，为实施本发明上述实施例的方法所上述术语的示意