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[发明专利]一种通过多模态信息融合来预测经过新辅助化疗的乳腺癌患者是否完全病理缓解的方法-CN202310771047.7在审
发明人：冯禹铭;李凌;苏波;张杰秋;蒋献玮;刘宁;谢兵;徐榜 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种通过多模态信息融合对经过新辅助化疗的乳腺癌患者预测是否完全病理缓解的方法，该方法采用Pyradiomics包，卷积神经网络和图卷积神经网络分别进行特征提取，综合利用了经过新辅助化疗的乳腺癌患者的CT图像和组织病理学图像的多模态特征，然后对提取的多模态特征依次采用特征归一化、特征选择和特征融合的方式进行建模，最后通过建立的机器学习模型预测经过新辅助化疗的乳腺癌患者是否完全病理缓解。该方法提高了预测的准确性和可靠性，为医生提供更全面且准确的患者治疗方案和预后评估，从而改善乳腺癌患者的生存率和生活质量。
一种通过多模态信息融合预测经过辅助化疗乳腺癌患者是否完全病理缓解方法

[发明专利]一种结合计算机视觉特征和影像组学特征的肝癌图像分类方法和装置-CN202210141223.4在审
发明人：要小鹏;张杰秋 -专利权人：西南医科大学
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像分类技术领域，具体为一种结合计算机视觉特征和影像组学特征的肝癌图像分类方法，包括以下步骤：S1：收集肝癌图像以及其对应的病例数据，整理特征病症以及病症的治疗方案、治疗结果，并关联输入标签，为训练样本库；S2：利用计算机对步骤S1中建立的标签截取肝癌图像上对应位置的病灶图像，分类，建立病例特征库；S3：对步骤S2中截取的病灶图像进行影像组学特征的提取。S4：将步骤S3中提取出来的病症特征过程进行阶段性关联，并更新至所述病例特征库，生成病症树状特征库，完成对肝癌图像的分类。本发明建立了病症树状特征库，该装置可方便地用作术前评估工具，有望帮助外科医生在未来定制个体化术前治疗方案和预后评估。
一种结合计算机视觉特征影像肝癌图像分类方法装置