摘要
本发明提供一种甲状腺乳头状癌患者的淋巴结转移预测方法及系统,涉及数据处理技术领域,方法包括:建立甲状腺乳头状癌患者的超声图像数据集;确定各张超声图像中包括瘤周区域的肿瘤兴趣区域图像;提取肿瘤兴趣区域图像的综合特征;结合信息熵从综合特征中筛选与扩散程度标签相关的多个显著特征以及各个显著特征与扩散程度标签的相关性归一化评分;根据相关性归一化评分调整相对应显著特征在预训练卷积神经网络模型中的特征权重;获取待预测甲状腺乳头状癌患者的当前超声图像;将当前超声图像输入至调整后的预训练卷积神经网络模型,输出待预测甲状腺乳头状癌患者对应的预测扩散程度。
技术关键词
甲状腺乳头状癌
转移预测方法
超声图像数据
肿瘤
卷积神经网络模型
患者
组学特征
兴趣
标签
计算机可读指令
非线性
纹理特征
灰度共生矩阵
信息熵
三元组
数据处理技术
像素