摘要
本发明提供了一种肺癌脑转移风险预测方法及系统,该方法通过获取用户脑部MRI影像数据,并进行数据预处理;对预处理后的数据进行全脑特征提取和基于AAL模板的分区特征提取,并将全脑特征和分区特征合并,得到特征矩阵;根据预处理后的已发生肺癌脑转移用户的脑部MRI影像数据,训练自编码器,得到训练后的自编码器;将特征矩阵输入到训练后的自编码器中,计算重建误差;根据重建误差,采用孤立森林法进一步筛选异常区域,对每个样本生成异常评分;根据重建误差和异常评分,计算全脑特征和分区特征的异常评分,通过结合全脑特征和分区特征的异常检测,能够精确标记脑部的高风险区域,为个性化PCI治疗提供依据。