[发明专利]基于LASSO回归的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态的判别方法在审
| 申请号： | 201810557069.2 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN108921821A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 曾磊;闫镔;陈健;高飞;海金金;徐一夫;乔凯;谭红娜;武明辉;梁宁宁 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于LASSO回归的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态的判别方法。该方法包括：步骤1、对采集到的病人的乳腺癌X射线图像进行分割，确定肿瘤所在处的多个病灶部位图像；步骤2、将所述多个病灶部位图像分为训练集和测试集，并对所有的病灶部位图像提取高维特征，构建乳腺病灶图像特征数据库；步骤3、根据训练集里的乳腺病灶图像特征数据和病人的病理信息，采用LASSO回归算法，构建乳腺癌腋窝淋巴结转移识别模型；步骤4、根据所述乳腺癌腋窝淋巴结转移识别模型，对测试集里的病灶部位图像进行识别，确定病人的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态。本发明能够进一步挖掘图像中对识别有意义的数据，提升基于X射线图像的自动识别水平。 | ||
| 搜索关键词： | 乳腺癌 腋窝淋巴结 病灶部位图像 转移状态 乳腺病灶 测试集 训练集 构建 回归 图像特征数据库 图像特征数据 病理信息 自动识别 所在处 高维 算法 肿瘤 采集 图像 分割 挖掘 | ||
【主权项】：
1.基于LASSO回归的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态的判别方法，其特征在于，包括：步骤1、对采集到的病人的乳腺癌X射线图像进行分割，确定肿瘤所在处的多个病灶部位图像；步骤2、将所述多个病灶部位图像分为训练集和测试集，并对所有的病灶部位图像提取高维特征，构建乳腺病灶图像特征数据库；步骤3、根据训练集里的乳腺病灶图像特征数据和病人的病理信息，采用LASSO回归算法，构建乳腺癌腋窝淋巴结转移识别模型；步骤4、根据所述乳腺癌腋窝淋巴结转移识别模型，对测试集里的病灶部位图像进行识别，确定病人的乳腺癌腋窝淋巴结转移状态。
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