摘要
本发明提供一种乳腺癌腋窝淋巴结转移预测半监督模型的构建方法,属于医学建模领域。包括:S1:喂入一定的胸部增强CT样本量,其中包括部分有标签队列和部分无标签队列;S2:根据所述有标签队列的样本,创建出第一机器学习模型;S3:使用第一机器学习模型预测无标签队列中的无标签淋巴结,将其贴上伪标签,包括低风险淋巴结和高风险淋巴结;S4:使用有标签队列和伪标签为样本,创建出第二机器学习模型;S5:两两合并,创建出第三机器学习模型用于临床预测乳腺癌是否已经有腋窝淋巴结转移。本发明的模型可以无创地预测乳腺癌患者的腋窝淋巴结受累情况,有助于筛选高风险患者,确定合适的腋窝治疗方案,避免不必要的腋窝手术和并发症。
技术关键词
机器学习模型
CT影像组学特征
标签
高风险
多层感知器
队列
梯度提升机
预测乳腺癌患者
随机森林
腋窝手术
朴素贝叶斯
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