[发明专利]一种基于深度图像特征预测胶质瘤分子亚型及预后方法在审
| 申请号： | 202011119947.6 | 申请日： | 2020-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN112215826A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 苏苒;刘晓莹 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津创智天诚知识产权代理事务所(普通合伙) 12214 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度图像特征预测胶质瘤分子亚型及预后方法，包括以下步骤：步骤1，构建数据集：包括多例原发性胶质瘤患者的磁共振成像MRI；步骤2，构建基于RA‑UNet神经网络的特征提取器，步骤3，构建特征优化器，步骤4，构建基于深度图像特征的DeepRA模型，包括原发性胶质瘤分子亚型预测器及患者生存时间预测器，步骤5，对原发性胶质瘤分子亚型预测器及患者生存时间预测器进行性能评价；步骤6，利用分子亚型预测器、生存时间预测器对病患的原发性胶质瘤患者的磁共振成像MRI进行预测。本发明使用深度图像特征来预测原发性胶质瘤分子亚型及患者生存时间，较以往的方法，预测原发性胶质瘤分子亚型及患者生存时间的准确率有了一定程度的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 图像 特征 预测 胶质 分子 预后 方法 | ||
【主权项】：
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