一种基于3D深度学习的肾肿瘤亚型区分方法

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一种基于3D深度学习的肾肿瘤亚型区分方法
申请号:CN202411512680
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119295423A
公开日期:2025-01-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于3D深度学习的肾肿瘤亚型区分方法,包括以下步骤:步骤S1、获得患者数据;步骤S2、图像处理与分割,下载所有患者数据的CT图像并进行格式转换,之后进行图像分割与处理;步骤S3、影像组学特征提取;步骤S4、深度特征提取,获得深度特征,之后基于放射组学特征和深度特征进行模型构建;步骤S5、得到最优区分模型,通过最优区分模型来预测肾肿瘤亚型的类型,本发明结构新颖,构思巧妙,操作简单方便,能够良好地提取深度特征,能很好地区分良性和恶性肾肿瘤亚型,增加了可以将预测概率与临床特征、遗传标记和组织病理学相结合的功能,用以对临床实践中具有中等置信度预测的病例进行辅助决策。
技术关键词
区分方法 深度特征提取 肿瘤 组学特征 图像分割 患者 数据 图像处理 工作特征 格式 肾癌 影像 曲线 优化器 立方体 标签 组织 分辨率 度量
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