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申请/专利权人：徐州医科大学
摘要：本发明公开了一种基于术前多模态MRI影像的肝细胞癌微血管侵犯预测系统及其应用，该系统包括：数据采集模块、病灶分割模块、特征提取与选择模块、初始预测模块以及融合预测模块，融合预测模块包括特征融合子模块和分类预测子模块；所述特征融合子模块利用跨模态张量方法对每个模态筛选后影像组学特征的逻辑回归预测概率值进行融合，得到融合特征向量；融合特征向量输入分类预测子模块中进行分类，得到肝细胞癌微血管侵犯的最终预测结果。本发明为术前无创、高效地预测肝癌微血管侵犯提供了新方案，能够为肝癌患者术前治疗方式选择及术后评估提供依据，本发明的预测精度高，可靠性强，具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于术前多模态MRI的肝细胞癌微血管侵犯预测系统，其特征在于，该系统包括：数据采集模块，用于获取已治疗患者的术前多模态MRI图像，该多模态MRI图像包括T2WI-FS图像、DWI图像和DCE-MRI图像；图像预处理模块，其用于对数据收集模块获取的T2WI-FS图像、DWI图像和DCE-MRI图像进行重采样和Z值标准化预处理；病灶分割模块，其用于对T2WI-FS图像、DWI图像和DCE-MRI图像进行病灶勾画；特征提取与选择模块，其对完成病灶勾画的T2WI-FS图像、DWI图像和DCE-MRI图像分别进行影像组学特征提取，然后对每个模态提取到的特征进行选择，获得每个模态筛选后影像组学特征；初始预测模块，其利用逻辑回归模型对每个模态筛选后的影像组学特征进行初始预测，获得每个模态筛选后影像组学特征的逻辑回归预测概率值；融合预测模块，其包括特征融合子模块和分类预测子模块；所述特征融合子模块利用跨模态张量方法对每个模态筛选后的影像组学特征的逻辑回归预测概率值进行融合，得到融合特征向量；融合特征向量输入分类预测子模块中进行分类，得到肝细胞癌微血管侵犯的最终预测结果。
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权利要求：
百度查询： 徐州医科大学 基于术前多模态MRI的肝细胞癌微血管侵犯预测系统及其应用
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