[发明专利]数字病理图像的预后量化特征的筛选方法有效

专利信息
申请号: 202011185907.1 申请日: 2020-10-30
公开(公告)号: CN112309571B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 付波;叶丰;步宏;李艳 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G16H50/30 分类号: G16H50/30;G16H50/70;G06N20/10
代理公司: 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 代理人: 李林合
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种数字病理图像的预后量化特征的筛选方法,其包括获取量化特征a(0);依次采用Cox比例风险算法、机器学习模型和皮尔逊相关系数对量化特征a(0)进行筛选,得到特征向量a(3);采用特征向量a(3)构建Cox比例风险模型,并采用Cox比例风险模型更新特征向量a(3),再执行该步骤一次,之后将再次更新得到的特征向量a(3)输入Cox比例风险模型,输出特征风险系数,计算比例风险值。对特征向量a中每个特征对应的风险系数进行离散化处理,得到每个特征的风险评估分值;将评估分值大于截断值的特征划分至组Q,余下的划分至组N;采用组Q中对应的特征作为预后量化特征。
搜索关键词: 数字 病理 图像 预后 量化 特征 筛选 方法
【主权项】:
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