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申请/专利权人：北京凯普顿医药科技开发有限公司
摘要：本发明涉及肺部肿瘤浸润性判别技术领域，且公开了一种基于临床医学、深度学习神经网络和影像组学判别肺部肿瘤浸润性的方法。该方法通过数据采集模块采集患者的肺部肿瘤数据影像、患者的年龄数据、性别数据、症状信息以及体征信息，数据分析模块对患者的肺部肿瘤数据影像进行分析计算，得到肿瘤面积值、肿瘤形态值、肿瘤纹理值以及肿瘤密度值，深度学习模块设计深度学习神经网络模型，通过训练该模型来计算肿瘤浸润值，辅助诊断模块基于肿瘤浸润值的大小做出病情分析，输出模块将患者的病情分析报告以及患者的年龄数据、性别数据、症状信息以及体征信息传输至医生的工作电脑上，医生根据上述传输数值，并结合临床经验对患者做出病情诊断。
主权项：1.一种基于临床医学、深度学习神经网络和影像组学判别肺部肿瘤浸润性的方法，具体包括以下步骤：S1、通过数据采集模块采集患者的肺部肿瘤数据影像Fbzl、患者的年龄数据Hznl、性别数据Hzxb、症状信息Hzzx以及体征信息Tzxx；S2、通过数据分析模块对患者的肺部肿瘤数据影像Fbzl进行分析计算，得到肿瘤面积值Zlmj、肿瘤形态值Zlxt、肿瘤纹理值Zlwl以及肿瘤密度值Zlmd；S3、通过深度学习模块设计深度学习神经网络模型，通过训练该模型来计算肿瘤浸润值Zljr；S4、辅助诊断模块基于肿瘤浸润值Zljr的大小做出病情分析；S5、输出模块将患者的病情分析报告以及患者的年龄数据Hznl、性别数据Hzxb、症状信息Hzzx以及体征信息Tzxx传输至医生的工作电脑上；S6、医生结合临床经验，基于患者的年龄数据Hznl、性别数据Hzxb、症状信息Hzzx、体征信息Tzxx以及肿瘤浸润值Zljr做出病情诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京凯普顿医药科技开发有限公司 一种基于临床医学、深度学习神经网络和影像组学判别肺部肿瘤浸润性的方法
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