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申请/专利权人：辽宁省人民医院;上海玄言生物科技有限公司
摘要：本发明提供了基于医学图像的克罗恩病预后预测模型构建方法及其应用。具体地，本发明使用深度学习方法从内窥镜图形和CT图像中提取克罗恩病相关特征，并使用机器学习方法将从两种图像中提取到的克罗恩病相关特征联合实验室检查数据，构建了克罗恩病预后预测模型。本发明的预测模型可更准确高效地评估克罗恩病预后情况。
主权项：1.一种克罗恩病预后预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1提供第一数据集和第二数据集，所述第一数据集和第二数据集包含了内窥镜图像信息；基于所述第一数据集中的内窥镜图像信息，使用深度学习方法构建克罗恩病图像分类模型；并将第二数据集中的内窥镜图像信息输入所述克罗恩病图像分类模型，得到克罗恩病患者内窥镜图像信息；并使用梯度加权类激活映射Gradient-weightedClassActivationMapping，GradCam技术提取所述克罗恩病患者内窥镜图像信息中的图像特征集A；S2提供第三数据集和第四数据集，所述第三数据集和第四数据集包含了CT图像信息；使用所述第三数据集中的CT图像信息训练并构建基于YoLov5的克罗恩病CT图像检测及标注模型，并使用所述模型检测并标记所述第四数据集中的CT图像信息中的克罗恩病CD相关区域；并根据所述标记结果获得图像特征集B；S3提供与克罗恩病相关的生化检测数据特征集C；和S4基于所述图像特征集A、所述图像特征集B和所述数据特征集C，采用机器学习方法构建克罗恩病预后预测模型；其中，步骤S1、步骤S2和步骤S3可按任意顺序进行或同时进行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁省人民医院 上海玄言生物科技有限公司 基于医学图像的克罗恩病预后预测模型的构建方法及其应用
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