[发明专利]中枢神经系统肿瘤影像数据的分析方法

权利要求书

1.一种中枢神经系统肿瘤影像数据的分析方法，其特征在于，包括：

S1、获取所述中枢神经系统肿瘤影像数据；所述影像数据包括传统的医学影像数据和计算机图像处理数据，分别针对传统的医学影像数据和计算机图像处理数据执行步骤S2-S4；

S2、采用LASSO算法自动提取出所述影像数据中的特征，并对所述特征进行线性组合得到第一分类概率，将所述第一分类概率作为第一分类维度；

所述计算机图像处理数据的纹理特征包括：Mean、Variance、Skewness、Perc_01_、Perc_10_、Perc_50_、S_2_2_Correlat、S_0_3_Correlat、S_4__4_Correlat、S_5_5_Correlat、S_5__5_Correlat、Horzl_GLevNonU、Vertl_LngREmph、x45dgr_GLevNonU、x135dr_LngREmph、GrMean、GrVariance、GrNonZeros、Teta1、Teta2、Sigma；所述传统的医学影像数据的特征包括：性别、位置、朝向、形状、长径、短径、轮廓、肿瘤脑界面侵袭、骨侵袭、水肿、增强程度、增强均质性、瘤内动脉、偏心性囊变、肿瘤内坏死、出血、硬脑膜尾、子位置一和子位置二；

S3、根据所述特征基于随机森林算法生成若干棵决策树，再根据所述决策树得到第二分类概率，将所述第二分类概率作为第二分类维度；

S4、将所述第一分类维度与所述第二分类维度作为第一二维特征，基于二维SVM算法得到第三分类概率，将所述第三分类概率作为第一分类结果；

S5、由所述医学影像数据执行步骤S2-S4获得的第一分类结果为第四分类概率，由所述计算机图像处理数据执行步骤S2-S4获得的第一分类结果为第五分类概率，将所述第四类分类概率与所述第五类分类概率分别作为第三分类维度与第四分类维度；将所述第三分类维度与所述第四分类维度作为第二二维特征，基于所述二维SVM算法得到第六分类概率，将所述第六分类概率作为第二分类结果。

2.根据权利要求1所述的中枢神经系统肿瘤影像数据的分析方法，其特征在于，在步骤S2中，所述特征的系数不为零，所述特征与所述系数的关系式为：S＝a₁×F₁+...+a_k×F_k；

其中，所述k为正整数，S表示所述第一分类概率，a₁表示第一个所述特征对应的所述系数，a_k表示第k个特征对应的所述系数，F₁表示第一个所述特征，F_k表示第k个所述特征。

3.根据权利要求1所述的中枢神经系统肿瘤影像数据的分析方法，其特征在于，在步骤S2中，每一棵所述决策树包括随机选取的若干个所述特征。

4.根据权利要求1所述的中枢神经系统肿瘤影像数据的分析方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括对所述第一分类结果进行验证：选取训练集和验证集，使用所述训练集中的数据进行机器学习训练，根据所述LASSO算法、所述随机森林算法和所述二维SVM算法得到正确分类结果；之后对所述验证集中的数据进行分类得到验证分类结果；将所述验证分类结果与所述正确分类结果进行比较，得到所述第一分类结果的准确性。

5.根据权利要求4所述的中枢神经系统肿瘤影像数据的分析方法，其特征在于，将所述验证分类结果的AUC值与所述正确分类结果的AUC值进行比较。