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申请/专利权人：西安工程大学
摘要：本发明属于医学图像处理领域，具体涉及数字病理图像引导磁共振成像的胶质瘤术前诊断方法：获取并整理胶质瘤患者术前常规磁共振成像序列、术后数字病理图像及多种分子标志物标签；进行图像预处理，同时具备磁共振成像和数字病理图像的数据作为训练集，仅有磁共振成像的患者数据作为测试集；提取磁共振成像全脑特征和数字病理图像特征，捕捉影像—病理特征关系，构建模型；使用前瞻性患者术前磁共振成像数据评估模型性能。本方法可形成术前磁共振成像表示术后病理图像特征图，实现术前无数字病理图像情况下基于影像病理组学的多分子标志物预测，实现智能精准诊断，解决临床实践中影像病理组学分析时术前无法获取胶质瘤病理图像的难题。
主权项：1.一种数字病理图像引导磁共振成像的胶质瘤术前诊断方法，其特征是，包括如下步骤：S1，获取并整理胶质瘤患者的4个术前常规MRI序列、术后数字病理图像以及多种分子标志物标签；S2，将S1收集并整理好的术前常规MRI序列和数字病理图像进行预处理，得到数据集，将同时具备术前常规MRI序列和数字病理图像的患者数据划分为训练集训练模型，将仅具有术前常规MRI序列的数据划分为测试集测试模型性能；S3，构建数字病理图像引导MRI的胶质瘤术前诊断模型，该模型包括特征提取模块和影像病理特征融合模块，通过捕捉MRI全脑影像特征和数字病理图像特征之间的非线性关系，实现术前MRI独立预测胶质瘤多分子标志物；S4，采用S2中获得的预处理后数据集，对S3中已建立的数字病理图像引导MRI的胶质瘤术前诊断模型进行训练、测试，得到最终数字病理图像引导MRI的胶质瘤术前诊断模型；S5，将前瞻性胶质瘤患者的多序列MRI输入到步骤S4得到的数字病理图像引导MRI的胶质瘤术前诊断模型，并输出多种分子标志物状态，得到胶质瘤多分子标志物预测结果，进而辅助临床精准诊断；S2中，术前常规MRI序列预处理时依次进行N4偏差校正、颅骨剥离、配准和归一化；数字病理图像预处理时依次进行组织区域分割和色彩校正。
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百度查询： 西安工程大学 数字病理图像引导磁共振成像的胶质瘤术前诊断方法
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