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申请/专利权人：重庆大学;星际(重庆)智能装备技术研究院有限公司;迪比(重庆)智能科技研究院有限公司

摘要：本发明涉及一种肺结节性质判定方法，S1获取多位病人的病理特征数据，分别提取影像结构化数据和基因甲基化数据的特征；S2对病理特征数据进行数据清洗得到小规模数据集；S3将小规模数据集中的每个样本进行特征选择得到最佳小规模数据集；将最佳小规模数据集中所有最佳样本分割为训练集和测试集；S4选择现有M种分类方法，使用训练集中分别对M种分类方法进行训练得到M种最佳分类方法；S5将测试集输入M种最佳分类方法中选择最终分类方法，S6对于一个待预测病人的病理特征数据处理后输入最终分类方法中，输出该待预测病人肺结节属于良性和恶性。该方法能用于本领域专家能够对肺结节良恶性进行辅助诊断参考性，而且实时性较高。

主权项：1.一种肺结节性质判定方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取多位病人的病理特征数据，所述病理特征数据包括影像结构化数据和基因甲基化数据，分别提取影像结构化数据和基因甲基化数据的特征；S2：对S1获取的多位病人的病理特征数据进行数据清洗得到小规模数据集，所述小规模数据集满足数据分析的最低要求，将小规模数据集中一个病人的病理特征数据定义为一个样本；S3：将S2得到的小规模数据集中的每个样本进行特征选择得到最佳样本特征，经过特征选择后的所有样本构成最佳小规模数据集；将最佳小规模数据集中所有最佳样本分割为训练集和测试集；S4：选择现有M种分类方法，使用训练集中的训练样本分别对M种分类方法进行训练对应的得到M种最佳分类方法；S5：将测试集中的所有测试样本输入分别S4得到的M种最佳分类方法中，选择最终分类方法；S6：对于一个待预测病人的病理特征数据，采用S1-S3的方法得到该待预测病人对于的待预测样本，将该待预测样本输入S5选择的最终分类方法中，输出该待预测病人肺结节属于良性或恶性。

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