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申请/专利权人：上海交通大学医学院附属第九人民医院
摘要：本发明涉及医学影像诊断技术领域，尤其涉及基于术前CT图像判断早期肺腺癌的方法，包括以下步骤：S1：获取肺磨玻璃样结节CT随访图像和基线CT图像，并进行图像配准和图像减影，以得到Delata图像；S2：获取经典影像组学特征、经典深度学习特征、Delata影像组学特征和Delta深度学习特征；S3：根据随访信息和Delta影像组学特征信息进行筛选，通过分类模型进行组合筛选获得最优分类模型；S4：根据多模态CT图像特征和最优分类模型得到的目标类别，进行表现为肺磨玻璃样结节GGNs的早期肺腺癌分类判断。本发明使用基于特征的方法和基于强度的配准图像方法；经配准提取出变换矩阵后，施加在其中一次CT图像上，消除体位、姿态等对图像差分的影响，得到Delta图像。
主权项：1.基于术前CT图像判断早期肺腺癌的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取肺磨玻璃样结节CT随访图像和基线CT图像，将所述肺磨玻璃样结节CT随访图像和所述基线CT图像进行图像配准和图像减影，以得到Delata图像；S2：获取经典影像组学特征、经典深度学习特征、Delata影像组学特征，并将所述Delata图像输入到预训练后神经网络模型中获取Delta深度学习特征；S3：根据对所述肺磨玻璃样结节CT随访图像提取出的随访信息和所述Delta影像组学特征信息进行筛选得到筛选特征集，所述筛选特征集通过分类模型进行组合筛选获得最优分类模型；S4：卷积神经网络CNN和自注意力机制神经网络Transformer根据多模态CT图像特征和所述最优分类模型得到的目标类别，进行表现为肺磨玻璃样结节GGNs的早期肺腺癌分类判断，其中，所述多模态CT图像特征包括经典影像组学特征、经典深度学习特征、所述Delta影像组学特征和所述Delta深度学习特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学医学院附属第九人民医院 基于术前CT图像判断早期肺腺癌的方法、设备和存储介质
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