公开(公告)号：CN114066882B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202111523577.7

申请日：2021-12-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 热合麦提江·艾来提 ,  李欣宇 ,  成建宏 ,  王建新

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1：数据预处理：获得肺腺癌患者的基本临床信息和CT图像；S2：提取CT图像的深度学习特征：从CT图像中提取深度影像组学特征，将感兴趣区域反馈到网络中，以有监督的方式自适应学习潜在特征；S3：提取影像组学特征：采用手工制作的放射学签名方法(HCR)从肿瘤图像中提取影像组学特征；S4：使用多源特征融合的影像特征构建预测模型：融合深度学习特征、手工制作的影像组学特征和临床特征，通过使用三个FC层进行连接和融合，softmax函数将输出Ki67状态的概率。本发明能够无创检测肺腺癌中Ki67的状态，辅助临床医师对肺腺癌患者进行临床决策。

公开(公告)号：CN114066882A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111523577.7

申请日：2021-12-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 热合麦提江·艾来提 ,  李欣宇 ,  成建宏 ,  王建新

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度影像组学的肺腺癌Ki67表达水平无创检测方法及装置，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1：数据预处理：获得肺腺癌患者的基本临床信息和CT图像；S2：提取CT图像的深度学习特征：从CT图像中提取深度影像组学特征，将感兴趣区域反馈到网络中，以有监督的方式自适应学习潜在特征；S3：提取影像组学特征：采用手工制作的放射学签名方法(HCR)从肿瘤图像中提取影像组学特征；S4：使用多源特征融合的影像特征构建预测模型：融合深度学习特征、手工制作的影像组学特征和临床特征，通过使用三个FC层进行连接和融合，softmax函数将输出Ki67状态的概率。本发明能够无创检测肺腺癌中Ki67的状态，辅助临床医师对肺腺癌患者进行临床决策。