一种肺癌脑转移风险预测方法及系统

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一种肺癌脑转移风险预测方法及系统
申请号:CN202510413572
申请日期:2025-04-03
公开号:CN119920452A
公开日期:2025-05-02
类型:发明专利
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。
技术关键词
风险预测方法 重建误差 肺癌 分区 编码器 T1加权图像 影像 纹理特征 数据 风险预测系统 模板 形状描述符 灰度共生矩阵 表达式 高风险 样本 配准算法 特征提取模块 解码器