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申请/专利权人：中国医科大学
摘要：本发明属于智能医疗技术领域，具体涉及一种基于影像组学特征预测晚期结直肠癌肝转移患者的RAS基因状态的模型及其应用。本发明成功构建了基于影像组学特征预测晚期结直肠癌肝转移患者的RAS基因状态的模型：收集患者的初始治疗前增强CT图像，提取影像组学特征，利用1000次Lasso‑Logistic分析得到12个影像组学特征，利用多因素逻辑回归方法构建影像组学预测模型。本发明利用的是增强CT图像，达到经济、无创、快速地预测结直肠癌肝转移患者的RAS基因状态，辅助基因分型，可以帮助临床医生进行精准个体化治疗决策，具有重大的临床意义。
主权项：1.一种基于影像组学特征预测CRLM患者的RAS基因状态的模型的构建方法，其特征在于，所述方法基于影像组学特征建立，具体步骤如下：S1.收集初诊时为晚期肠癌肝转移患者的增强CT影像学图像数据；S2.对S1收集的增强CT影像学图像数据进行分析，分割感兴趣区域，提取影像特征；S3.利用1000次Lasso-Logistic分析，其中12种影像特征及参数的组合稳定出现了900次以上；S4.利用多因素逻辑回归方法对S3得到的12个影像组学特征，构建得到相应的基于影像组学特征的RAS基因状态预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医科大学 基于影像组学及语义特征预测CRLM患者的RAS基因状态
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