基于多模态超声影像知识图谱的构建方法、设备、存储介质

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正文
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基于多模态超声影像知识图谱的构建方法、设备、存储介质
申请号:CN202510807023
申请日期:2025-06-17
公开号:CN120911560A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于多模态超声影像知识图谱的构建方法、设备、存储介质,方法包括:获取肿瘤灰阶超声影像,通过目标分割得到肿瘤边缘影像和肿瘤内部影像,分别提取对应的多模态的候选影像组学特征,结合肿瘤灰阶超声影像对应的肿瘤类型,形成包括多个样本的样本集;针对样本集进行合成少数过采样处理,针对每个样本中的每个候选影像组学特征进行Z评分处理,通过主成分分析筛选强相关性的影像组学特征,通过递归特征消除,得到各肿瘤类型对应的最终保留的影像组学特征;基于各肿瘤类型对应的最终保留的影像组学特征,建立知识图谱和/或机器学习模型。本发明具有充分建立肿瘤类型与选用的影像学特征的关联、充分考虑肿瘤边缘的丰富信息等优点。
技术关键词
组学特征 影像 肿瘤 多模态 预后预测模型 图谱 机器学习模型 二阶特征 灰阶 样本 支持向量机模型 成分分析 逻辑回归模型 灰度共生矩阵 随机森林模型 决策树模型 电子设备 程序 效能
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