用于预测肾部分切除患者术后局部复发的深度学习模型训练方法

AITNT
正文
推荐专利
用于预测肾部分切除患者术后局部复发的深度学习模型训练方法
申请号:CN202410808399
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118737453A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于预测肾部分切除患者术后局部复发的深度学习模型训练方法。通过本发明公开的技术方案可以训练得到基于CT影像组学的深度学习模型,该模型针对局限性肾细胞癌患者,提取、分析患者术前增强CT动脉期的影像组学特征,结合患者临床特征,建立患者肾细胞癌局部复发风险的预测系统并帮助手术方案决策。通过本发明所公开的训练方法所获得的模型能够解决局限性肾细胞癌患者个体化差异导致的局部复发问题,利用该模型在术前对每个患者的复发风险进行全面评估,辅助医生制定合适的手术方案,延长患者生存期和健康相关生活质量。
技术关键词
肾细胞癌患者 复发预测模型 影像 延长患者生存期 人工神经网络模型 灰度共生矩阵 肿瘤 组学特征 深度学习模型 数据标签 预测系统 放射科 风险 决策 报告 手术
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号