[发明专利]一种基于神经网络的肺腺癌浸润程度预测系统在审
| 申请号： | 202110363571.1 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN115169425A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 章毅;刘伦旭;郭际香;陈楠;徐修远;王子淮;张蕾;赖红锦;章童妙 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G16H30/40;G16H50/50 |
| 代理公司： | 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 | 代理人： | 张娟;魏静 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的肺腺癌浸润程度预测系统。该系统包括以下五个部分：第一部分：数据输入部分；第二部分：数据预处理部分；第三部分：模型构建部分；第四部分：模型训练部分；第五部分：预测部分；输入待预测肺腺癌患者病灶特征和临床特征预处理后的数据，利用训练后的模型进行预测，输出预测结果：待预测肺腺癌的浸润程度为浸润性腺癌或非浸润性腺癌(不典型腺样增生、原位癌或微浸润腺癌)。本发明的预测系统能够准确的预测肺腺癌患者的浸润程度，预测结果的AUC高达90.32％，敏感度高达92.37％，特异度高达59.21％。本发明的预测系统对医生根据肺腺癌患者情况选择最佳治疗策略、以及预后评估具有非常重要的作用，应用前景广阔。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 腺癌 浸润 程度 预测 系统 | ||
【主权项】：
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