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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络结合传统影像学对直肠癌淋巴结转移预测方法。该方法包括步骤：提出了一种采用深度学习的方法结合影像组学的方法，对直肠癌是否发生淋巴结转移进行预测；为了构建特征提取模型，利用深度学习技术，分别构建了卷积神经网络（CNN）和采用基于全卷积神经网络的U‑Net框架，使用Pyradiomics包来对放射学特征提取；最后，对提取的特征进行特征选择以及构建二分类模型采用F1‑Score进行评估，在预测直肠癌淋巴结转移模型中发现XGBoost集成学习算法相比其他传统算法效果更好，预测准确率能够达到91%。本发明可以提高对直肠癌是否发生淋巴结转移预测的准确性。
主权项：1.一种基于神经网络结合传统影像学对直肠癌淋巴结转移预测方法，其特征在于，包括步骤：提出了一种采用深度学习的方法结合影像组学的方法，对直肠癌是否发生淋巴结转移进行预测；为了构建特征提取模型，利用深度学习技术，分别构建了卷积神经网络（CNN）和采用基于全卷积神经网络的U-Net框架，使用Pyradiomics包来对放射学特征提取；最后，对提取的特征进行特征选择以及构建二分类模型采用F1-Score进行评估，在预测直肠癌淋巴结转移模型中发现XGBoost集成学习算法相比其他传统算法效果更好，预测准确率能够达到91%。
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百度查询： 华中师范大学 一种基于神经网络结合传统影像学对直肠癌淋巴结转移预测方法
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