公开(公告)号：CN116825291A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310760578.6

申请日：2023-06-26

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 卓瑶瑶 ,  单飞 ,  刘雷 ,  张志勇 ,  王云鹏 ,  王青乐 ,  范卓阳 ,  曾蒙苏

IPC: G16H30/20 ,  G16H50/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种精准诊断肺腺癌气腔内播散的深度学习模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用于模型训练的临床数据；对所获得的临床数据进行预处理并进行肺结节标注；建立机器学习模型；建立基于深度学习框架的AI模型；建立融合模型。本发明基于肺腺癌瘤体CT图像研究术前精准预测STAS，探讨CT图像与STAS之间的关联性；通过建立并对比传统机器学习模型、基于DL的AI模型以及融合模型，选择诊断效能最优、泛化性最佳的预测模型，构建基于CT图像高诊断效能的肺腺癌STAS术前预测模型，运用于真实世界临床实践及研究，为肺腺癌精准个体化治疗方案提供有价值的辅助决策支持。

公开(公告)号：CN116797857A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310769395.0

申请日：2023-06-27

Applicant: 复旦大学附属中山医院

Inventor： 卓瑶瑶 ,  单飞 ,  张志勇 ,  王青乐 ,  詹艺 ,  沈杰 ,  范卓阳 ,  曾蒙苏

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/54 ,  G06V10/52 ,  G06V10/762 ,  G06V10/24 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明公开了一种优化影像组学体素相关变异性的去除批次效应方法，其特征在于，对于不同体素的CT扫描数据利用ComBat优化方法进行优化以去除批次效应。本发明通过肺结节体模和临床数据进行不同体素相关的CT组学特征重复性及再现性研究，深入分析体素相关的肺结节CT组学特征变异性；使用重采样(升采样和降采样)和ComBat方法对CT组学特征进行优化，并于优化前后进行对比分析；最后使用临床实际数据进行验证。