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摘要:本申请公开了一种基于DCE‑MRI的pCR的预测方法、装置及设备,所述方法包括获取DCE‑MRI集以及DCE‑MRI集对应的辅助信息,将DCE‑MRI集及辅助信息输入经过训练的pCR预测模型,通过pCR预测模型确定所述DCE‑MRI集对应的图像特征,并基于图像特征以及辅助信息确定目标特征,以及基于目标特征预测pCR类别。本申请将SER信息作为临床信息的补充信息,并将包括临床信息和SER信息的辅助信息与DCE‑MRI集相结合,使得pCR预测模型可以学习到DCE‑MRI集所携带的图像特征以及辅助信息所携带临床特征,并结合图像特征和临床特征来进行pCR预测,提高了pCR预测的准确性,进而可以提高NAC反应评估的准确性。
主权项:1.基于DCE-MRI的pCR的预测方法,其特征在于,所述的基于DCE-MRI的pCR的预测方法具体包括:获取DCE-MRI集以及所述DCE-MRI集对应的辅助信息,其中,所述辅助信息包括SER信息和临床信息,所述DCE-MRI集中的DCE-MRI携带有乳腺癌病灶区域;将所述DCE-MRI集及所述辅助信息输入经过训练的pCR预测模型,通过所述pCR预测模型确定所述DCE-MRI集对应的图像特征,并基于所述图像特征以及所述辅助信息确定目标特征,以及基于所述目标特征预测pCR类别。
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百度查询: 东莞市人民医院 深圳大学 基于DCE-MRI的pCR的预测方法、装置及设备
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