基于栖息地成像与影像组学的慢性骨髓炎预测模型训练方法、预测方法、装置、电子设备及存储介质

本发明涉及一种医疗信息技术领域，是一种基于栖息地成像与影像组学的慢性骨髓炎预测模型训练方法、预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括利用第一样本集、第二样本集、第三样本集、第四样本集、第五样本集和第六样本集分别对多种机器学习算法进行训练得到对应的六类训练模型集；在六类训练模型集中分别选择评价结果最好的模型，形成慢性骨髓炎预测模型组。本发明能够基于栖息特征深入量化病灶内部异质性，捕捉病灶内部的异质性和微环境特征，在病灶边界模糊时能更为精确的定位病灶，为外科医生提供更明确的病灶切除边界，进一步的实现从“科学切”到“精准切”，减少不必要的组织损伤，降低术后复发和并发症的风险。