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公开(公告)号：CN119151852A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410105081.5
申请日：2024-01-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于深度学习的磁共振成像预测脑胶质瘤亚型方法，涉及化学交换饱和转移磁共振成像技术领域。步骤包括：对病人的CEST磁共振图像进行预处理；获取CEST磁共振图像肿瘤和对侧正常组织区域内的体素Z谱及对应的分类标签；将获得的体素Z谱和分类标签输入卷积网络模型中进行训练；使用训练好的模型对测试数据进行分类预测。本发明利用体素Z谱全谱训练卷积网络模型，实现对肿瘤组织和正常组织的分类，以及对胶质瘤IDH、MGMT亚型的预测。该方法采用体素Z谱全谱作为网络输入，能够更好地利用Z谱信息，并降低对训练数据量的要求。
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