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公开(公告)号：CN112735593A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110087250.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G16H50/50
Abstract: 本发明涉及一种关联免疫组化指标Ki67的肾癌风险等级预测方法，属于放射组学与机器学习领域。本发明使用的技术方案是，基于肾脏肿瘤纹理特征提取与支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的肾癌风险等级分类方法。步骤如下：1)获取肾脏肿瘤的核磁共振的T1加权图像；2)勾画肾脏肿瘤区域，即感兴趣区域(Region of Interest,RoI)；3)对RoI进行像素灰度值归一化处理；4)提取RoI的二阶纹理特性；5)将已有Ki67指标分级结果与病灶区域的二阶纹理特征相关联，用SVM分类器对RoI图像进行训练，得到关联Ki67的肾癌风险等级智能预测分类模型。本发明方法训练时间短，结果准确率高，通过Ki67等级和肾癌细胞纹理特征的相关性，实现肾癌风险等级预测，可以在放射学层面为医生提供可靠的肾癌等级辅助诊断结果。
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