CN111599464B - 基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法 - Google Patents

基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，包括：步骤一、获取直肠癌多种模态的医学影像，并进行预处理；步骤二、对预处理之后的医学影像进行分层分割，并获取每一层医学影像对应的感兴趣区域；步骤三、对每一种模态医学影像的每一个感兴趣区域进行特征提取，获取对应的高维影像组学特征；步骤四、对所获取样本及对应获取得到的高维影像组学特征进行随机划分得到训练集和测试集，并在训练组数据内进行特征降维；步骤五、基于T2加权成像、弥散加权成像及CT影像的低维影像组学特征，分别构建影像组学标签；步骤六、对所获得的各个标签进行系数加权，经线性组合后得到多模态融合影像组学评分，用于直肠癌辅助诊断。

Description

基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法
技术领域
本发明涉及医学影像识别处理技术，尤其涉及一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法。
背景技术
结直肠癌是全球第三大最常见的癌症。脉管侵犯(Lympho-Vascular Invasi on,LVI)，被定义为肿瘤周围淋巴管和/或小的非肌肉化血管中存在癌细胞，已被认为是结直肠癌独立于分期的重要预后决定因素。LVI与淋巴结转移(Ly mph Node Metastasis，LNM)及预后不良有关，是内镜手术后复发的高危因素。美国国家综合癌症网络(NCCN)临床实践指南推荐T3N0M0疾病患者LVI的存在，这可能是术前放化疗的必要条件。因此，术前通过无创的影像学生物标志物来预测LVI具有重要的临床意义。
传统的成像特征由于其主观或定性的特性，预测精度低。核磁共振成像(MagneticResonance Imaging，MRI)对于术前诊断LVI是一种可重现的、准确方法，特异性高，敏感性中等。由于其敏感性较低，LVI的影像学评价比较困难，一些较小的静脉侵犯(特别是管径小于3mm)可能被忽略。
多模态机器学习(MMML)旨在通过机器学习实现对多模态信息的处理和理解能力。多模态融合是将多模态信息进行组合，进行目标预测(分类或回归)。医学成像包括不同形式的数据，如MRI、CT、PET、x线和超声。尽管新的医学成像技术已经有所改进，但对这些诊断模式的解释仍然需要训练有素的专家。多模融合可分为像素级、特征级和决策级，分别用于融合原始数据、抽象特征和决策结果。
影像组学是一种新的医学图像分析方法，通过将传统医学图像转化为高维、定量、可采矿的成像数据，深入表征肿瘤表型。目前，许多研究应用组学特征预测结直肠癌淋巴结转移，评价新辅助治疗的疗效，确定术前同步远处转移，预测直肠癌分期。然而，它在LVI预测中的应用仍然很少。
发明内容
本发明提供了一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，通过手动勾画感兴趣区域，并对感兴趣区域进行高维度特征的提取，通过降维算法得到低维度特征，从而进行单模态影像组学评分的构建，后经系数加权线性融合为多模态影像组学评分，用于直肠癌的预后预测。
本发明提供的技术方案为：
一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，包括：
步骤一、获取直肠癌多种模态的医学影像，并对所述医学影像进行预处理；所述多种模态的医学影像包括：磁共振影像和增强CT影像；其中，所述磁共振影像包括：T2加权成像和弥散加权成像；
步骤二、对预处理之后的医学影像进行分层分割，并获取每一层医学影像对应的感兴趣区域；
步骤三、对每一种模态医学影像的每一个感兴趣区域进行特征提取，获取每一个感兴趣区域对应的高维影像组学特征；
步骤四、对所述高维影像组学特征进行划分得到训练集和测试集，并分别进行降维得到低维影像组学特征；
步骤五、基于T2加权成像、弥散加权成像和CT影像的低维影像组学特征，分别构建单模态影像组学标签；
步骤六、对所述T2加权成像、弥散加权成像和增强CT影像的单模态影像组学评分进行系数加权并线性组合，得到融合后的多模态影像组学评分，用于直肠癌辅助诊断。
优选的是，所述步骤一中的医学影像预处理过程包括：对采集的直肠影像进行二值化处理，
式中，I(x,y)为(x,y)位置的灰度值，thresh为预设阈值，f(x,y)为二值化后直肠图像(x,y)位置的灰度值。
优选的是，所述步骤二中还包括：将所述每一层医学影像进行Haar小波变换，分别得到高频和低频子带对应的图像。
优选的是，所述高维影像组学特征至少包括：一阶直方图特征、高阶纹理特征和形态学特征。
优选的是，所述高阶纹理特征包括：灰度共生矩阵、灰度区域大小矩阵、灰度游程矩阵、邻域灰度差分矩阵和灰度依赖矩阵。
优选的是，所述形态学特征包括：表面积、球形度和平坦度。
优选的是，所述高维影像组学特征进行降维过程包括：
首先，对高维影像组学特征进行数据标准化，所述高维影像组学特征的标准化公式为：
其中，x*表示高维影像组学特征标准化后的数据，x表示高维影像组学特征原始数据，μ表示高维影像组学特征均值，σ表示高维影像组学特征标准差；
对所述测试集数据进行数据标准化，所述测试集的标准化公式为：
其中，C*为测试集标准化后的数据，c为测试集高维影像组学特征原始数据，μ*为高维影像组学特征标准化后的标准化数据均值，σ*为高维影像组学特征标准化后的标准化数据标准差；
然后，确定多组影像组学特征是否满足标准正态分布和方差齐性，若满足，则采用t检验来检验影像组学特征在不同类别之间的差异性是否具有统计学意义，否则，采用秩和检验，经统计学差异检验后，在不同组之间不具有统计学差异的特征，将被剔除；
最后，利用降维算法对高维影像组学特征进行降维，其计算公式为：
其中，y为预测的类别，w为影像组学特征对应的系数，x为影像组学特征，α代表系数，|| ||为稀疏降维运算。
优选的是，分别建立关于T2加权成像、弥散加权成像和增强CT影像的单模态影像组学标签，计算公式：
T2score＝a+(f1Cov1+f2Cov2…+fiCovi…+fnCov)n；
T2score为T2加权成像的影像组学评分，a为常数，fi为T2加权成像中剩余的低维影像组学特征各自的权重系数，i＝1,2…n，n为T2加权成像中特征的维度，即剩余特征的个数，λ(i)＝i2+2i-1；/>
DWIscore＝b+(α1Cov1+α2Cov2…+αiCovi…+αnCov)n；
DWIscore为弥散加权成像的影像组学评分，b为常数，αi为弥散加权成像中剩余的低维影像组学特征各自的权重系数，i＝1,2…n，n为弥散加权成像中特征的维度，即剩余特征的个数，μ(i)＝i2+3i-2；/>
CTscore＝c+(β1Cov1+β2Cov2…+βiCovi…+βnCov)n
其中，CTscore为增强CT图像的影像组学评分，c为常数，βi为增强CT影像中剩余的低维影像组学特征各自的权重系数，i＝1,2…n，n为增强CT影像中特征的维度，即剩余特征的个数，μ(i)＝i2+3i-2；/>
优选的是，所述融合后的多模态影像组学评分为：
ASCORE＝λT2·T2score+λDWI·DWIscore+λCT·CTscore；
其中，ASCORE为融合后的多模态影像组学评分，λT2、λDWI和λCT均为常数。
本发明的有益效果
本发明提供了一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，通过手动勾画感兴趣区域，并对感兴趣区域进行高维度特征的提取，通过降维算法得到低维度特征，从而进行单模态影像组学评分的构建，后经系数加权线性融合为多模态影像组学评分，用于直肠癌的预后预测。
附图说明
图1为本发明提供的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1所示，本发明提供的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，包括：
步骤S110、获取直肠癌多种模态的医学影像，并对所述医学影像进行预处理；图像预处理过程包括：对采集的直肠影像进行二值化处理，
式中，I(x,y)为(x,y)位置的灰度值，thresh为预设阈值，f(x,y)为二值化后直肠图像(x,y)位置的灰度值。
多种模态的医学影像包括：磁共振解剖成像和增强CT影像；
其中，所述核磁解剖影像包括：T2加权成像和磁共振加权成像
步骤S120、对预处理之后的医学影像进行分层分割，并获取每一层医学影像对应的感兴趣区域；
将所述每一层医学影像进行Haar小波变换，分别得到高频和低频子带对应的图像。
步骤S130、对每一种模态医学影像的每一个感兴趣区域进行特征提取，获取每一个感兴趣区域对应的高维影像组学特征；
高维影像组学特征至少包括：一阶纹理体征、形状特征、灰度共生矩阵、灰度区域矩阵、灰度游程矩阵、邻域灰度差分矩阵和灰度依赖矩阵。
其中，小波变换，即原始图像进行Haar小波变换，分别得到高频和低频子带对应的图像；2.一阶纹理特征，即包括在原始图像中获取到的能量、熵、标准差等；3.形状特征，即包括原始图像所对应的表面积、球形度、平坦度等；4.灰度共生矩阵相关特征，即对原始图像先进行灰度共生矩阵的转换，再在灰度共生矩阵中计算对应的对比度、相关度、联合熵等具体特征值；5.灰度区域矩阵相关特征，即对原始图像先进行灰度区域矩阵的转换，进而在灰度区域矩阵中计算灰度不均匀性、区域不均匀性、灰度级方差等特征值；6.灰度游程矩阵相关特征，即对原始图像先进行灰度游程矩阵的转换，进而在灰度游程矩阵中计算灰度短(长)游程增强、灰度游程方差、灰度游程熵等特征值。
步骤S140、对所述高维影像组学特征进行划分得到训练集和测试集，即将所有样本按照7:3的比例划分，并分别进行梯度降维得到低维影像组学特征标签；其中，降维过程包括：
首先，对所高维影像组学特征进行数据标准化，所述高维影像组学特征的标准化公式为：
其中，x*表示高维影像组学特征标准化后的数据，x表示高维影像组学特征原始数据，μ表示高维影像组学特征均值，σ表示高维影像组学特征标准差；
对所述测试集数据进行数据标准化，所述测试集的标准化公式为：
其中，C*为测试集标准化后的数据，c为测试集高维影像组学特征原始数据，μ*为高维影像组学特征标准化后的标准化数据均值，σ*为高维影像组学特征标准化后的标准化数据标准差；
然后，确定多组影像组学特征是否满足标准正态分布，若不满足正态分布，用秩和检验进一步检验影像组学特征的相关性；
最后，利用降维算法对高维影像组学特征进行降维，其计算公式为：
其中，y为预测的类别，w为影像组学特征对应的系数，x为影像组学特征，α代表系数，|| ||为稀疏降维运算。
步骤S150、利用低维影像组学特征标签作为交叉训练数据集，分别计算关于T2加权成像、磁共振加权成像和增强CT影像的相关性值；
优选的是，分别建立关于T2加权成像、磁共振加权成像和增强CT影像的相关性值得计算公式：
T2score＝a+(f1Cov1+f2Cov2…+fiCovi…+fnCov)n；
T2score为T2加权成像的相关性值，a＝0.64,fi为T2加权系数，i＝1,2…n，λ(i)＝i2+2i-1；/>
DWIscore＝b+(α1Cov1+α2Cov2…+αiCovi…+αnCov)n；
DWIscore为磁共振加权成像相关性值，b＝0.73，αi为DWI加权系数，i＝1,2…n，μ(i)＝i2+3i-2；/>
CTscore＝c+(β1Cov1+β2Cov2…+βiCovi…+βnCov)n
其中，CTscore为加强CT相关性值，c＝0.92，βi为DWI加权系数，i＝1,2…n，μ(i)＝i2+3i-2；/>
步骤S160、对所述T2加权成像、磁共振加权成像和增强CT影像的相关性值进行系数加权后线性组合提取得到融合后的评价特征值，用于直肠癌辅助诊断，融合后的相关性特征值为：
ASCORE＝1.25·T2score+2.43·DWIscore+1.75CTscore；
其中，ASCORE为融合后的相关性特征值。
实施例1、
步骤1、对直肠癌数据进行采集，一个患者同时拥有核磁T2WI、DWI(弥散加权成像，是一种新的MR成像技术)序列，CT静脉期厚层影像，共三个模态数据，将所采集的所述数据按7:3比例分为训练集和验证集；
步骤2、首先，由一位放射科医生分别在T2WI、DWI和(增强CT)CE CT图像上对肿瘤所在层面进行逐层感兴趣区(VOIs)分割，再由第二位放射科医生独立随机在每种模态中选取30个患者图像进行逐层分割，并在间隔一周时间之后按照相同的步骤划取VOI两次。两名放射科医生都对临床病理结果和其他影像学结果均不知晓。
步骤3、分别从T2WI、DWI和CE-CT三个模态VOIs中提取影像组学特征。每个序列396个特征，共1188个特征。
步骤4、组学特征类型包括42个直方图特征，9个形态学特征，10个Haralick特征,11个灰度大小区域矩阵(GLSZM)，48个灰度共生矩阵(GLCM)，60个灰度运行长度矩阵(RLM)，在高阶纹理特征中，采用的角度分别0°、45°、90°和135°，步长分别为1/4/7。
步骤5、通过类间和类内相关系数(ICCs)分析观察者内部和观察者之间的一致性，ICC高于0.75，则认为一致性良好。
步骤6、使用方差分析(ANOVA)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归来减少过拟合或选择偏差。为了减少特征的冗余，我们去除了高相关的特征(选择系数r＝0.9)。
步骤7、分别建立关于T2加权成像、弥散加权成像和增强CT影像的单模态影像组学评分，计算公式如下：
T2score＝a+(f1Cov1+f2Cov2…+fiCovi…+fnCov)n；
T2score为T2加权成像的相关性值，a＝0.64,fi为T2加权系数，i＝1,2…n，λ(i)＝i2+2i-1；/>
DWIscore＝b+(α1Cov1+α2Cov2…+αiCovi…+αnCov)n；
DWIscore为磁共振加权成像相关性值，b＝0.73，αi为DWI加权系数，i＝1,2…n，μ(i)＝i2+3i-2；/>
CTscore＝c+(β1Cov1+β2Cov2…+βiCovi…+βnCov)n
其中，CTscore为加强CT相关性值，c＝0.92，βi为DWI加权系数，i＝1,2…n，μ(i)＝i2+3i-2；/>
步骤8、对T2加权成像、弥散加权成像和增强CT影像的单模态影像组学评分进行各自系数加权后线性组合得到融合后的多模态影像组学评分，用于直肠癌辅助诊断，融合后的多模态影像组学评分为：
ASCORE＝1.25·T2score+2.43·DWIscore+1.75CTscore；
其中，ASCORE为融合后的多模态影像组学评分。
步骤9、绘制模型的ROC曲线，根据最大约登指数原则，得到最佳截断值。患者的多模态影像组学评分若大于截断值，则被模型判别为阳性。
本发明提供了一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，通过手动勾画感兴趣区域，并对感兴趣区域进行高维度特征的提取，通过降维算法得到低维度特征，从而进行单模态影像组学评分的构建，后经系数加权线性融合为多模态影像组学评分，用于直肠癌的预后预测。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (9)

1.一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，包括：
步骤一、获取直肠癌多种模态的医学影像，并对所述医学影像进行预处理；所述多种模态的医学影像包括：磁共振影像和增强CT影像；其中，所述磁共振影像包括：T2加权成像和弥散加权成像；
步骤二、对预处理之后的医学影像进行分层分割，并获取每一层医学影像对应的感兴趣区域；
步骤三、对每一种模态医学影像的每一个感兴趣区域进行特征提取，获取每一个感兴趣区域对应的高维影像组学特征；
步骤四、对所述高维影像组学特征进行划分得到训练集和测试集，并分别进行降维得到低维影像组学特征；
步骤五、基于T2加权成像、弥散加权成像和CT影像的低维影像组学特征，分别构建单模态影像组学标签；
步骤六、对所述T2加权成像、弥散加权成像和增强CT影像的单模态影像组学评分进行系数加权并线性组合，得到融合后的多模态影像组学评分，用于直肠癌辅助诊断。
2.根据权利要求1所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述步骤一中的医学影像预处理过程包括：对采集的直肠影像进行二值化处理，
式中，I(x,y)为(x,y)位置的灰度值，thresh为预设阈值，f(x,y)为二值化后直肠图像(x,y)位置的灰度值。
3.根据权利要求2所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述步骤二中还包括：将所述每一层医学影像进行Haar小波变换，分别得到高频和低频子带对应的图像。
4.根据权利要求1所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述高维影像组学特征至少包括：一阶直方图特征、高阶纹理特征和形态学特征。
5.根据权利要求4所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述高阶纹理特征包括：灰度共生矩阵、灰度区域大小矩阵、灰度游程矩阵、邻域灰度差分矩阵和灰度依赖矩阵。
6.根据权利要求4所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述形态学特征包括：表面积、球形度和平坦度。
7.根据权利要求1所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述高维影像组学特征进行降维过程包括：
首先，对高维影像组学特征进行数据标准化，所述高维影像组学特征的标准化公式为：
其中，x*表示高维影像组学特征标准化后的数据，x表示高维影像组学特征原始数据，μ表示高维影像组学特征均值，σ表示高维影像组学特征标准差；
对所述测试集数据进行数据标准化，所述测试集的标准化公式为：
其中，C*为测试集标准化后的数据，c为测试集高维影像组学特征原始数据，μ*为高维影像组学特征标准化后的标准化数据均值，σ*为高维影像组学特征标准化后的标准化数据标准差；
然后，确定多组影像组学特征是否满足标准正态分布和方差齐性，若满足，则采用t检验来检验影像组学特征在不同类别之间的差异性是否具有统计学意义，否则，采用秩和检验，经统计学差异检验后，在不同组之间不具有统计学差异的特征，将被剔除；
最后，利用降维算法对高维影像组学特征进行降维，其计算公式为：
其中，y为预测的类别，w为影像组学特征对应的系数，x为影像组学特征，α代表系数，||||为稀疏降维运算。
8.根据权利要求7所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，分别建立关于T2加权成像、弥散加权成像和增强CT影像的单模态影像组学标签，计算公式：
T2score＝a+(f1Cov1+f2Cov2…+fiCovi…+fnCov)n；
T2score为T2加权成像的影像组学评分，a为常数，fi为T2加权成像中剩余的低维影像组学特征各自的权重系数，i＝1,2…n，n为T2加权成像中特征的维度，即剩余特征的个数，
λ(i)＝i2+2i-1；
DWIscore＝b+(α1Cov1+α2Cov2…+αiCovi…+αnCov)n；
DWIscore为弥散加权成像的影像组学评分，b为常数，αi为弥散加权成像中剩余的低维影像组学特征各自的权重系数，i＝1,2…n，n为弥散加权成像中特征的维度，即剩余特征的个数，
μ(i)＝i2+3i-2；
CTscore＝c+(β1Cov1+β2Cov2…+βiCovi…+βnCov)n
其中，CTscore为增强CT图像的影像组学评分，c为常数，βi为增强CT影像中剩余的低维影像组学特征各自的权重系数，i＝1,2…n，n为增强CT影像中特征的维度，即剩余特征的个数，
μ(i)＝i2+3i-2；
9.根据权利要求8所述的基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，其特征在于，所述融合后的多模态影像组学评分为：
ASCORE＝λT2·T2score+λDWI·DWIscore+λCT·CTscore；
其中，ASCORE为融合后的多模态影像组学评分，λT2、λDWI和λCT均为常数。
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Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112365980B (zh) * 2020-11-16 2024-03-01 复旦大学附属华山医院 脑肿瘤多靶点辅助诊断与前瞻性治疗演化可视化方法及系统
CN112651507B (zh) * 2020-12-22 2024-03-29 福建医科大学附属第一医院 肝细胞癌的微血管侵犯预测模型构建方法与概率预测方法
CN112768072B (zh) * 2021-01-12 2023-03-24 哈尔滨医科大学 基于影像组学定性算法构建癌症临床指标评估系统
CN113362932B (zh) * 2021-06-24 2023-02-17 河北大学 一种基于cc-注意力机制的影像组学特征筛选方法
CN113902724B (zh) * 2021-10-18 2022-07-01 广州医科大学附属肿瘤医院 瘤细胞图像的分类方法及装置、设备、存储介质
CN115440386B (zh) * 2022-09-30 2023-06-20 中国医学科学院北京协和医院 基于加权多病灶的影像组学特征预测晚期癌症患者免疫治疗效果的方法及设备
CN116416235B (zh) * 2023-04-12 2023-12-05 北京建筑大学 一种基于多模态超声数据的特征区域预测方法和装置
CN117011242B (zh) * 2023-07-10 2024-05-14 珠海市人民医院 经颈静脉肝内门体分流术后肝性脑病预测方法和系统
CN116681706B (zh) * 2023-08-04 2023-11-10 福建自贸试验区厦门片区Manteia数据科技有限公司 医学影像的处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN117524501B (zh) * 2024-01-04 2024-03-19 长春职业技术学院 基于特征挖掘的多模态医学数据分析系统及方法
CN117766147B (zh) * 2024-02-21 2024-04-26 四川省肿瘤医院 基于磁共振引导加速器的直肠癌患者治疗效果预测方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013049153A2 (en) * 2011-09-27 2013-04-04 Board Of Regents, University Of Texas System Systems and methods for automated screening and prognosis of cancer from whole-slide biopsy images
CN103593852A (zh) * 2013-11-29 2014-02-19 中国科学院光电研究院 基于同质图斑的高光谱影像异常探测方法
CN106875401A (zh) * 2017-01-10 2017-06-20 中国科学院深圳先进技术研究院 多模态影像组学的分析方法、装置及终端
CN107220966A (zh) * 2017-05-05 2017-09-29 郑州大学 一种基于影像组学的脑胶质瘤分级预测方法
WO2018129650A1 (zh) * 2017-01-10 2018-07-19 中国科学院深圳先进技术研究院 多模态影像组学的分析方法、装置及终端
CN108549912A (zh) * 2018-04-19 2018-09-18 北京工业大学 一种基于机器学习的医学图像肺结节检测方法
CN108897984A (zh) * 2018-05-07 2018-11-27 上海理工大学 基于ct影像组学特征与肺癌基因表达间相关性分析方法
CN109841280A (zh) * 2017-11-29 2019-06-04 郑州大学第一附属医院 食管癌相关特征通路的识别及早期诊断模型的构建方法
CN110246143A (zh) * 2019-06-14 2019-09-17 吉林大学第一医院 肺部ct图像辅助检测处理装置
WO2019232435A1 (en) * 2018-06-01 2019-12-05 Grail, Inc. Convolutional neural network systems and methods for data classification
TW202001804A (zh) * 2018-04-20 2020-01-01 成真股份有限公司 用精細解析進行資料管理和機器學習的方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10692607B2 (en) * 2015-08-18 2020-06-23 Case Western Reserve University Treatment planning and evaluation for rectal cancer via image analytics
US20190080795A1 (en) * 2017-09-14 2019-03-14 Foram Mahendra Sanghavi Digitized needle biopsies nuclei information based prostate cancer detection, grading, scoring, and reporting systems and methods
US20200058125A1 (en) * 2018-08-14 2020-02-20 Mikhail Teverovskiy Comparative cancer survival models to assist physicians to choose optimal treatment

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013049153A2 (en) * 2011-09-27 2013-04-04 Board Of Regents, University Of Texas System Systems and methods for automated screening and prognosis of cancer from whole-slide biopsy images
CN103593852A (zh) * 2013-11-29 2014-02-19 中国科学院光电研究院 基于同质图斑的高光谱影像异常探测方法
CN106875401A (zh) * 2017-01-10 2017-06-20 中国科学院深圳先进技术研究院 多模态影像组学的分析方法、装置及终端
WO2018129650A1 (zh) * 2017-01-10 2018-07-19 中国科学院深圳先进技术研究院 多模态影像组学的分析方法、装置及终端
CN107220966A (zh) * 2017-05-05 2017-09-29 郑州大学 一种基于影像组学的脑胶质瘤分级预测方法
CN109841280A (zh) * 2017-11-29 2019-06-04 郑州大学第一附属医院 食管癌相关特征通路的识别及早期诊断模型的构建方法
CN108549912A (zh) * 2018-04-19 2018-09-18 北京工业大学 一种基于机器学习的医学图像肺结节检测方法
TW202001804A (zh) * 2018-04-20 2020-01-01 成真股份有限公司 用精細解析進行資料管理和機器學習的方法
CN108897984A (zh) * 2018-05-07 2018-11-27 上海理工大学 基于ct影像组学特征与肺癌基因表达间相关性分析方法
WO2019232435A1 (en) * 2018-06-01 2019-12-05 Grail, Inc. Convolutional neural network systems and methods for data classification
CN110246143A (zh) * 2019-06-14 2019-09-17 吉林大学第一医院 肺部ct图像辅助检测处理装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MSCT胃多期增强及重建精准诊断异位胰腺1例;董雨桐;《中国实验诊断学》;20190731;全文 *
Value of Multi-MR Techniques in Diagnosis of Prostate Cancer;XM Guo;Chinese Computed Medical Imaging;全文 *
肾细胞癌的不典型CT、MR表现及鉴别诊断;陈民宁;中国继续医学教育;全文 *
自体荧光内镜对早期胃癌诊断价值荟萃分析;李晓东;中国内镜杂志;全文 *

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