[发明专利]一种脑胶质瘤分级评价方法及其装置有效
| 申请号： | 201811268608.7 | 申请日： | 2018-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN109271969B | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 付钰;王方 | 申请（专利权）人： | 北京青燕祥云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G16H30/20;G16H40/67 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 吴迪 |
| 地址： | 100000 北京市石景山区石*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种脑胶质瘤分级评价方法及其装置，其中所述方法包括：获取目标患者的脑胶质瘤病理切片图像；基于神经网络技术，对所述脑胶质瘤病理切片图像进行识别，分别获得所述目标患者的所述脑胶质瘤病理切片图像对应的细胞密度、异型性细胞数量、血管壁增生面积和坏死组织总面积；并生成一目标患者对应的病理情况标注信息，通过预先训练的支持向量机病理分级模型对所述病理情况标注信息进行分级，得到分级评价结果。本发明大大提高了识别准确率和分级评价效率，降低了对于患者的CT断层扫描图像的分级评价的工作量，为分级诊断的工作带来了方便。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 胶质 分级 评价 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
1.一种脑胶质瘤分级评价方法，其特征在于，包括：获取目标患者的脑胶质瘤病理切片图像；基于神经网络技术，对所述脑胶质瘤病理切片图像进行识别，分别获得所述目标患者的所述脑胶质瘤病理切片图像对应的细胞密度、异型性细胞数量、血管壁增生面积和坏死组织总面积；根据所述细胞密度、所述异型性细胞数量、所述血管壁增生面积和所述坏死组织总面积生成一目标患者对应的病理情况标注信息，通过预先训练的支持向量机病理分级模型对所述病理情况标注信息进行分级，得到分级评价结果。
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