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公开(公告)号：CN118941564A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411426224.9
申请日：2024-10-14
Applicant: 济南市人民医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的浸润性肺腺癌高级别成分预测方法，获取浸润性肺腺癌患者的原始CT影像数据、病灶三维感兴趣体积VOI和对应的临床放射学特征；将原始CT影像数据进行预处理并结合病灶VOI提取并筛选影像组学特征；通过筛选出的影像组学特征构建影像组学评分；对临床放射学特征使用统计学分析进行特征筛选；结合影像组学评分和筛选后的临床放射学特征，使用逻辑回归算法进行建模实现浸润性肺腺癌高级别成分的预测。通过对浸润性肺腺癌患者的影像组学与临床放射学特征进行提取和分析，构建基于影像组学特征构建影像组学评分并建立逻辑回归模型，利用SHAP模型进行特征重要性分析，实现了浸润性肺腺癌高级别成分的预测。
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