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申请/专利权人：复旦大学附属华山医院

摘要：本发明提供了一种结合影像组学和空间分布特征的医学图像分析方法及系统，包括：步骤S1：获取医学图像数据并进行预处理，得到预处理后的医学图像数据；步骤S2：对预处理后的医学图像数据进行目标区域提取，得到目标区域图像；步骤S3：对目标区域图像进行第一图像处理，得到目标区域图的影像组学标签；步骤S4：对目标区域图像进行第二图像处理，得到目标区域图的空间分布标签；步骤S5：利用目标区域的影像组学标签和空间分布标签对机器学习预测模型进行训练，得到训练后的机器学习预测模型；步骤S6：利用训练后的机器学习预测模型得到目标区域的疾病分类信息。

主权项：1.一种结合影像组学和空间分布特征的医学图像分析方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取医学图像数据并进行预处理，得到预处理后的医学图像数据；步骤S2：对预处理后的医学图像数据进行目标区域提取，得到目标区域图像；步骤S3：对目标区域图像进行第一图像处理，得到目标区域图的影像组学标签；步骤S4：对目标区域图像进行第二图像处理，得到目标区域图的空间分布标签；步骤S5：利用目标区域的影像组学标签和空间分布标签对机器学习预测模型进行训练，得到训练后的机器学习预测模型；步骤S6：利用训练后的机器学习预测模型得到目标区域的疾病分类信息；所述步骤S3采用：对目标区域图像进行单连通区域图像提取，对提取的单连通区域图像进行影像组学特征提取；所述步骤S4采用：将目标区域图像配准到预设空间模板，得到配准后目标区域图像；从配准后的目标区域图像中提取空间分布标签；所述步骤S5采用：步骤S5.1：分别选定基于影像组学、空间分布和组合标签的机器学习模型算法Aradiomics,Aspatial,Acombine；步骤S5.2：利用单连通区域图像的影像组学标签对基于影像组学机器学习模型算法Aradimocs进行训练，得到单连通区域影像组学评分；步骤S5.3：利用单连通区域影像组学评分，计算目标区域图像的影像组学评分；步骤S5.4：利用目标区域图像对基于空间分布机器学习模型算法Aspatial进行训练，得到空间分布评分；步骤S5.5：利用目标区域图像的影像组学评分和空间分布评分，对基于组合标签的机器学习模型算法Acombine进行训练，得到组合标签评分；步骤S5.6：利用组合标签评分经过受试者特征曲线分析，设定阈值ST，得到目标区域图像的疾病分类信息。

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