公开(公告)号：CN118039129A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410208880.5

申请日：2024-02-26

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 侯金凤 ,  程禄祺 ,  陈洪波

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G16H30/20 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于局部脑影像特征的脑肿瘤幸存者辅助诊断方法及系统，所述方法包括：采集脑肿瘤幸存者和健康受试者的脑影像数据和认知评估数据，构建多模态数据集；分别对多模态数据集中的脑影像数据进行预处理；对预处理后的结构像数据、弥散张量成像数据和功能像数据特征进行多模态融合；将融合的特征计算余弦相似度，并输入到训练好的随机森林回归预测模型中，从而预测脑肿瘤幸存者的认知评分。本发明结合多模态脑影像数据和认知评估数据，得到脑肿瘤幸存者的认知评分预测结果，实现了高精度的认知预测，辅助医生更好地了解脑肿瘤幸存者的预后和干预治疗。

公开(公告)号：CN117911388A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410119400.8

申请日：2024-01-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 侯金凤 ,  陈洪波 ,  程禄祺

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于多模态脑影像的脑肿瘤幸存者脑异常检测方法及系统，所述方法包括：收集脑肿瘤幸存者和健康对照组的临床信息，建立多模态数据集；对数据集中的结构像数据和功能像数据进行预处理；对多模态脑影像数据进行多变量特征提取和特征选择，得到具有显著差异的特征；将具有显著差异的特征输入随机森林分类模型进行分类，选择准确率高的结果作为最终模型识别出显著差异特征，根据显著性特征所对应的脑区，从而检测出潜在的脑影像生物标志物。本发明能够充分利用多模态脑影像数据，检测脑肿瘤幸存者的脑影像生物标志物，指导和优化肿瘤幸存者的康复和脑功能恢复。