[发明专利]胰腺外分泌功能评价模型的训练方法、系统、电子设备及介质在审

专利信息
申请号: 202210702051.3 申请日: 2022-06-21
公开(公告)号: CN114880879A 公开(公告)日: 2022-08-09
发明(设计)人: 边云;邵成伟 申请(专利权)人: 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;A61B5/00;A61B5/055;G06F119/02
代理公司: 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 代理人: 杜娟
地址: 200433 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 胰腺 外分泌 功能 评价 模型 训练 方法 系统 电子设备 介质
【权利要求书】:

1.一种胰腺外分泌功能评价模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括,

获取胰腺的磁共振图像,提取所述磁共振图像的影像组学特征和图像特征;

获取胰腺外分泌功能参数,所述胰腺外分泌功能参数通过无创的胰腺外分泌功能实验得出;

获取所述胰腺的临床特征;

使用所述影像组学特征、所述图像特征和所述临床特征作为样本训练所述胰腺外分泌功能评价模型,以及

基于所述胰腺外分泌功能参数调整所述胰腺外分泌功能评价模型,获得训练后的胰腺外分泌功能评价模型。

2.根据权利要求1所述的训练方法,其特征在于,所述临床特征包括年龄、性别、体质指数、饮酒史、吸烟史、高脂血症、急性胰腺炎发作史、糖尿病、腹痛中的一种或多种。

3.根据权利要求2所述的训练方法,其特征在于,所述图像特征包括胰头部主胰管直径、分支胰管可视化、胰腺实质和左侧腰大肌实质信号比、胰腺动脉期和门脉期实质信号比中的一种或多种。

4.根据权利要求3所述的训练方法,其特征在于,所述方法还包括对所述影像组学特征进行特征筛选,并利用最小绝对值选择与收缩算子(LASSO)回归算法对所述影像组学特征进行降维处理。

5.根据权利要求4所述的训练方法,其特征在于,所述训练后的胰腺外分泌功能评价模型中的变量包括分支胰管可视化、糖尿病、腹痛、以及根据所述影像组学特征计算的组学分值。

6.根据权利要求1所述的训练方法,其特征在于,所述磁共振图像为T1加权像(T1WI)。

7.一种电子设备,其特征在于,所述设备包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器;当所述指令被所述处理器执行时,使得所述设备实施根据权利要求1至6中任一项所述的训练方法。

8.一种计算机可读介质,其特征在于,所述存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现权利要求1至6中任一项所述的训练方法。

9.一种胰腺外分泌功能评价模型的训练系统,其特征在于,所述系统包括:

第一获取模块,用于获取胰腺的磁共振图像;

第一提取模块,用于提取所述磁共振图像的影像组学特征;

第二提取模块,用于提取所述磁共振图像的图像特征;

第二获取模块,用于获取胰腺外分泌功能参数,所述胰腺外分泌功能参数通过无创的胰腺外分泌功能实验得出;

第三获取模块,用于获取所述胰腺的临床特征;

训练模块,用于使用所述影像组学特征、所述图像特征和所述临床特征作为样本训练所述胰腺外分泌功能评价模型,并基于所述胰腺外分泌功能参数来训练所述胰腺外分泌功能评价模型,获得训练后的胰腺外分泌功能评价模型。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的训练方法。

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