[发明专利]一种基于影像组学的脑胶质瘤分级预测方法在审
| 申请号： | 201710313904.3 | 申请日： | 2017-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN107220966A | 公开（公告）日： | 2017-09-29 |
| 发明（设计）人： | 林予松;刘博;吴亚平;庞海波;赵哲;王梅云 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06F19/00 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司41128 | 代理人： | 黄红梅 |
| 地址： | 450001 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于影像组学的脑胶质瘤分级预测方法，包括以下步骤步骤1，通过常规磁共振成像方法采集脑胶质瘤的原始医学图像，并对采集的原始医学图像进行图像格式、大小的统一化和数据的去隐私化处理，获得脑胶质瘤医学图像样本组；步骤2，选取其中一个脑胶质瘤医学图像样本，手动分割脑胶质瘤医学图像样本中的感兴趣区；步骤3，提取感兴趣区内的脑胶质瘤特征；步骤4，针对步骤3提取的脑胶质瘤特征进行降维，选择出有效特征，生成目标特征集；步骤5，在脑胶质瘤医学图像样本组内进行有放回的采样，重复步骤2至步骤4，生成训练集；步骤6，根据训练集使用Cox回归模型进行预测模型训练，生成预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 影像 胶质 分级 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于影像组学的脑胶质瘤分级预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，通过常规磁共振成像方法采集脑胶质瘤的原始医学图像，并对采集的原始医学图像进行图像格式、大小的统一化和数据的去隐私化处理，获得脑胶质瘤医学图像样本组；步骤2，选取其中一个脑胶质瘤医学图像样本，手动分割脑胶质瘤医学图像样本中的感兴趣区；步骤3，提取感兴趣区内的脑胶质瘤特征；步骤4，针对步骤3提取的脑胶质瘤特征进行降维，选择出有效特征，生成目标特征集；步骤5，在脑胶质瘤医学图像样本组内进行有放回的采样，重复步骤2至步骤4，生成训练集；步骤6，根据训练集使用Cox回归模型进行预测模型训练，生成预测模型。
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