一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质和装置

本申请涉及一种脑胶质瘤中CSF1R预测方法、存储介质和装置，属于医疗信息分析技术领域。该方法包括对磁共振图像数据进行预处理；提取磁共振图像数据的影像组学特征CR；将磁共振图像数据进行多角度、多切片的2D图像解析和处理，将处理后的数据输入卷积神经网络中进行训练，提取最后一个卷积层的深度学习特征DL；将影像组学特征CR和深度学习特征DL进行融合，得到特征S；将特征S输入预训练完成的机器学习集成学习策略中，进行CSF1R标签的预测，最终得到CSF1R预测结果。本申请实现了端到端的自动化流程，结合了多模态数据和影像组学与深度学习的优势，显著提升了预测的准确性和效率，为脑胶质瘤的诊断和治疗提供了有力支持。