[发明专利]基于机器学习的乳腺钼靶及MR图像影像组学模型的建立方法在审
| 申请号： | 202010577410.8 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111739033A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 李立;蒋新华;崔春艳;李姣;谢菲 | 申请（专利权）人： | 中山大学肿瘤防治中心（中山大学附属肿瘤医院;中山大学肿瘤研究所） |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/32;G06K9/62;G16H30/20;G16H50/30;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京久维律师事务所 11582 | 代理人： | 邢江峰 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的乳腺钼靶及MR图像影像组学模型的建立方法，包括(1)乳腺钼靶和MR图像收集、(2)建立基于机器学习的乳腺钼靶和MR图像分割算法、(3)建立乳腺钼靶和MR图像的影像组学分析方法和风险预测模型。步骤(2)是先完成1000例乳腺钼靶和MR图像病灶区域及其他感兴趣区域的手动勾画，利用该组数据，建立训练样本和验证样本；用机器学习算法进行肿瘤区域和非肿瘤区域的特征参数筛选和组织分类算法的筛选；使用筛选出的特征参数及组织分类算法，通过机器学习建立分类器预测模型，完成对病灶区域或感兴趣区域内的像素/体素与背景像素/体素的分类区分，从而实现对图像的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 乳腺 mr 图像 影像 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
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