一种预测肺癌EGFR基因型和免疫分子表达水平的方法

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一种预测肺癌EGFR基因型和免疫分子表达水平的方法
申请号:CN202510966204
申请日期:2025-07-14
公开号:CN120807469A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基因和免疫分子检测技术领域,尤其涉及一种预测肺癌EGFR基因型和免疫分子表达水平的方法,具体如以下步骤:S1、获取CT图像:获取非小细胞肺癌患者的CT图像,所述CT图像包含肿瘤区域和瘤周区域;S2、提取影像组学特征:从所述肿瘤区域和瘤周区域分别提取影像组学特征;S3、提取深度网络特征:使用基于注意力机制的深度神经网络从所述CT图像中提取深度网络特征;S4、构建预测模型:将所述影像组学特征和深度网络特征输入预测模型,输出EGFR基因型和免疫分子表达水平的预测结果。该预测肺癌EGFR基因型和免疫分子表达水平的方法,具有非侵入性与高效性、精准预测与临床实用性、模型可解释性、技术兼容性与灵活。
技术关键词
组学特征 网络特征 非小细胞肺癌患者 深度神经网络 构建预测模型 注意力机制 免疫分子检测 影像 肿瘤 灰度共生矩阵 图像 朴素贝叶斯 多层感知器 统计特征 随机森林 突变型 胸膜
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