摘要
本发明公开了一种基于3D深度学习的肾肿瘤亚型区分方法，包括以下步骤：步骤S1、获得患者数据；步骤S2、图像处理与分割，下载所有患者数据的CT图像并进行格式转换，之后进行图像分割与处理；步骤S3、影像组学特征提取；步骤S4、深度特征提取，获得深度特征，之后基于放射组学特征和深度特征进行模型构建；步骤S5、得到最优区分模型，通过最优区分模型来预测肾肿瘤亚型的类型，本发明结构新颖，构思巧妙，操作简单方便，能够良好地提取深度特征，能很好地区分良性和恶性肾肿瘤亚型，增加了可以将预测概率与临床特征、遗传标记和组织病理学相结合的功能，用以对临床实践中具有中等置信度预测的病例进行辅助决策。
