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公开(公告)号:CN116152170A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202211613838.9
申请日:2022-12-15
申请人: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/56 , G06V10/26 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的颅内原发恶性肿瘤识别方法,包括以下步骤:对不同肿瘤的磁共振增强图像进行逐层分割处理,获得不同肿瘤的感兴趣区域;提取所述感兴趣区域的图像特征并进行筛选;构建初始肿瘤分类模型,基于筛选出的图像特征对所述初始肿瘤分类模型进行训练,获得目标肿瘤分类模型;基于所述目标肿瘤分类模型,对不同的肿瘤类型进行识别。本发明通过提取不同肿瘤类型的脑肿瘤结构特征及三维特征,对高维度特征进行初步筛选,能够提供肉眼难以捕捉获得的潜在病理生理学信息,提高了肿瘤类型识别的准确性。
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公开(公告)号:CN115760789A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211466613.5
申请日:2022-11-22
申请人: 西安交通大学医学院第一附属医院
摘要: 本申请公开了一种胶质瘤IDH基因型的预测方法及系统,其中方法包括以下步骤:检查DTI数据质量,对图像进行DTI预处理,获取FA及MD参数图;在T2FLAIR图像中勾画感兴趣区;将感兴趣区与FA及MD参数图进行配准,计算感兴趣区中的FA值和MD值;计算血清中性粒细胞计数与淋巴细胞计数的比值,基于FA值、MD值、比值和年龄一起建立二元Logistic回归模型。本申请提出了利用肿瘤实质的FA、MD值、血清中性粒细胞/淋巴细胞(NLR)以及年龄建立模型作为术前无创预测胶质瘤IDH基因型的手段。本发明思路新颖,过程简单,有重要的临床和科研价值。
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