申请/专利权人：上海健康医学院;上海理工大学

申请日：2020-11-13

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112488992B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/0464;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/80;A61B6/03

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.03.30#实质审查的生效;2021.03.12#公开

摘要：本发明涉及一种表皮生长因子受体突变状态判断方法、介质及电子设备，该方法包括以下步骤：获取PET图像和CT图像，并分别进行预处理，形成处理后图像；采用预训练的卷积神经网络提取所述处理后图像的深度学习特征；提取所述处理后图像的影像组学特征；融合所述深度学习特征、影像组学特征以及对应的临床特征，形成融合特征；采用预训练的判断模型基于所述融合特征获得表皮生长因子受体突变状态判断结果。与现有技术相比，本发明具有判断结果准确性高等优点。

主权项：1.一种表皮生长因子受体突变状态判断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取PET图像和CT图像，并分别进行预处理，形成处理后图像；采用预训练的卷积神经网络提取所述处理后图像的深度学习特征；提取所述处理后图像的影像组学特征，所述影像组学特征包括CT图像的强度特征、形状特征、纹理特征、改进型LBP-3D特征、小波特征和傅里叶特征以及PET图像的强度特征、形状特征和纹理特征；融合所述深度学习特征、影像组学特征以及对应的临床特征，形成融合特征；采用预训练的判断模型基于所述融合特征获得表皮生长因子受体突变状态判断结果；所述改进型LBP-3D特征的获取公式为： 其中，c表示中心点，xc表示中心点像素值，xp表示中心点周围像素值，P表示像素值，R表示相邻像素到中心像素的距离，i表示过程中包含的相邻像素的数量，Pi表示i个像素数量的像素值，Pc表示中心点的像素值，函数

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海健康医学院;上海理工大学 表皮生长因子受体突变状态判断方法、介质及电子设备

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