申请/专利权人：南京市浦口区中医院

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117831776A

主分类号：G16H50/50

分类号：G16H50/50;G16H10/60;G06T7/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明提供一种肺结节良恶性预测模型构建方法、系统及装置，涉及医疗诊断技术领域。该肺结节良恶性预测模型构建方法，包括获取患者基本信息和具有明确病理诊断的良恶性肺结节患者病例，所述病例包括患者CT影像学表现和液态检测信息；将患者CT影像学表现中的的肺结节进行分割、标注，得到三维结节，将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；通过训练集对预设的肺结节良恶性预测模型进行训练；通过验证集对训练后的肺结节良恶性预测模型中的模型参数进行选择，肺结节良恶性预测模型输出结节恶性风险的概率；通过测试集对肺结节良恶性预测模型进行评估测试。本发明方法通过分析肺结节的影像学资料、液态检测，以建立肺结节良恶性的预测模型。

主权项：1.一种肺结节良恶性预测模型构建方法，其特征在于，包括：获取患者基本信息和具有明确病理诊断的良恶性肺结节患者病例，所述病例包括患者CT影像学表现和液态检测信息；将患者CT影像学表现中的的肺结节进行分割、标注，得到三维结节，对每个三维结节进行归一化处理，并通过液态检测信息，将患者病例按毛玻璃样病变GGO成分比例进行划分，将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；通过训练集对预设的肺结节良恶性预测模型进行训练，其中，所述肺结节良恶性预测模型为P＝eX1+eX，其中，x＝0.256+0.064×年龄+2.078*分叶征+1.116*两肺门多发淋巴结+2.078*胸膜牵拉征+0.997*支气管充气征+1.316*毛刺征+2.101×肿瘤史-1.493*结节数目+0.796*lnCEA，e是自然数；通过验证集对训练后的肺结节良恶性预测模型中的模型参数进行选择，肺结节良恶性预测模型输出结节恶性风险的概率，将概率结果与预设的概率阈值比较，小于阈值的概率划分为肺部良性结节，否则预测为恶性结节；通过测试集对肺结节良恶性预测模型进行评估测试。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京市浦口区中医院 一种肺结节良恶性预测模型构建方法、系统及装置

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