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申请/专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118135564A
主分类号：G06V20/69
分类号：G06V20/69;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06T7/00;G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明涉及医疗诊断技术领域，具体涉及多模态融合提高术中3cm以下肺腺癌浸润性诊断方法，诊断步骤为：S1、采集胸部CT平扫数据后，使用肺结节CT影像AI辅助诊断系统对目标肺结节进行分割；S2、在python上使用影像组学特征提取软件包PyRadiomics，提取影像组学特征；S3、使用谷歌Colab平台提供用于分割、特征提取、模型训练与性能评估的加速器，从分割后的数据中提取100个影像组学特征。本发明通过整合年龄、术前嗜酸性粒细胞计数、影像组学和冰冻切片病理特征，建立了预测术中3cm以下肺腺癌浸润状态的多模态融合模型，可以激发人们对部署标准化和自动化的多模态数据收集的兴趣，并且在其他疾病中有广泛的应用。
主权项：1.多模态融合提高术中3cm以下肺腺癌浸润性诊断方法，其特征在于，诊断步骤为：S1、采集胸部CT平扫数据后，使用肺结节CT影像AI辅助诊断系统对目标肺结节进行分割；S2、在python上使用影像组学特征提取软件包PyRadiomics，提取影像组学特征；S3、使用谷歌Colab平台提供用于分割、特征提取、模型训练与性能评估的加速器，从分割后的数据中提取100个影像组学特征；S4、将提取的100个影像组学特征采用z-score归一化处理；S5、采用所选特征在包含761人的训练集中建立出单模态影像组学模型，并在433人的影像测试集中对该模型进行测试；S6、对模型进行五折交叉验证，最后通过逻辑回归得出一个线性方程，从而获得Rad-score。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学同济医学院附属协和医院 多模态融合提高术中3cm以下肺腺癌浸润性诊断方法
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