摘要
本发明公开了一种基于MRI生境生境空间交互特征的鼻咽癌预后预测方法,该方法选取一批鼻咽癌图像数据和其对应的预后数据信息;对数据进行预处理,提取鼻咽癌病灶区域的灰度特征作为K‑Means算法的输入,将肿瘤区域解构为不同生物学特性差异化的生境亚区,基于此构建多区域空间交互矩阵,提取多区域空间交互特征,得到的特征和预后信息作为训练数据;建立基于多区域空间交互特征的鼻咽癌预后预测模型,将训练数据作为机器学习分类器算法的特征输入作为学习样本进行训练,得到对应的鼻咽癌预后预测模型,可以预测鼻咽癌患者的死亡风险,将患者划分为高低风险组。该方法无需假设,模型规模小、速度快、准确度高。
技术关键词
交互特征
预后预测方法
预后预测模型
多区域
鼻咽癌患者
机器学习分类器
K‑Means算法
彩色标签
矩阵生成方法
鼻咽癌病灶
数据
肿瘤
图像
灰度特征
特征选择
风险
聚类
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标志物
鼻咽癌患者
血液
嗜酸性细胞计数
血红蛋白
工程量清单
决策树模型
检查方法
交互特征
空间关系分析
攻击链检测方法
网络节点
历史交互信息
交互特征
链路