[发明专利]一种通过多模态信息融合来预测经过新辅助化疗的乳腺癌患者是否完全病理缓解的方法在审
| 申请号： | 202310771047.7 | 申请日： | 2023-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN116936075A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 冯禹铭;李凌;苏波;张杰秋;蒋献玮;刘宁;谢兵;徐榜 | 申请（专利权）人： | 西南科技大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H30/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/40;G06T7/00;G06V10/25;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 621010 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种通过多模态信息融合对经过新辅助化疗的乳腺癌患者预测是否完全病理缓解的方法，该方法采用Pyradiomics包，卷积神经网络和图卷积神经网络分别进行特征提取，综合利用了经过新辅助化疗的乳腺癌患者的CT图像和组织病理学图像的多模态特征，然后对提取的多模态特征依次采用特征归一化、特征选择和特征融合的方式进行建模，最后通过建立的机器学习模型预测经过新辅助化疗的乳腺癌患者是否完全病理缓解。该方法提高了预测的准确性和可靠性，为医生提供更全面且准确的患者治疗方案和预后评估，从而改善乳腺癌患者的生存率和生活质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 多模态 信息 融合 预测 经过 辅助 化疗 乳腺癌 患者 是否 完全 病理 缓解 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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