[发明专利]一种基于机器学习的非小细胞肺癌风险预测方法

摘要

本发明提供了一种基于机器学习的非小细胞肺癌风险预测方法，所述方法为对患者的胸部CT影像进行典型特征提取，记为CT影像特征；获得采样样本中所有患者的CT影像特征，结合采样样本中所有患者的临床病理学特征形成样本数据集，并对该样本数据集中的CT影像特征进行预处理；将经过预处理的样本数据集划分为测试集和训练集；针对划分的测试集和训练集中患者的CT影像特征以及临床病理学特征进行特征筛选，基于经过特征筛选后的训练集，采用联合Nomogram模型，进行非小细胞肺癌高低风险的预测训练，并得到非小细胞肺癌风险预测结果。可以将优秀医生、专家的经验积累下来，以便复制到其他小城市、小医院推广使用，提高风险预测准确率，进而提升患者的治疗效果。