申请/专利权人：重庆市中医院

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893515A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/25;G06V10/771;G06V10/77;G06V10/764;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及急性胰腺炎后糖尿病检测技术领域，公开了一种预测急性胰腺炎后糖尿病的影像组学模型的构建方法，包括以下步骤:数据采集；特征提取；特征稳定性检验；特征降维；影像组学模型构建与验证。其有益效果是：本发明的构建方法通过影像组学分析和机器学习方法构建了一种用于预测急性胰腺炎后糖尿病的影像组学模型，可在患者急性胰腺炎首次发病时对后续发生的糖尿病进行准确预测。属于一种无创、非侵入、可重复性好、检测全面的方法，且不会增加患者的额外医疗费用，操作简易，便于临床推广使用。

主权项：1.一种预测急性胰腺炎后糖尿病的影像组学模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤:S01,数据采集，采集急性胰腺炎患者首次发病7天内标准化胰腺增强CT动脉期及静脉期的图像；S02，特征提取，在标准化增强CT动脉期及静脉期图像上勾画胰腺边界，生成包含整个胰腺的三维感兴趣区域，并提取所述三维感兴趣区域的影像组学特征；S03，特征稳定性检验，采用组内相关系数评价观察者内部和观察者之间特征稳定性，剔除组内相关系数小于或等于0.75的影像组学特征；S04，特征降维和选取，采用基于随机森林的递归特征消除方法对S03中剩余的影像组学特征进行选择；然后对选择的影像组学特征进行共线性分析，随机删除相关系数大于0.9的影像组学特征；最后通过最小绝对收缩和选择算子进行降维，通过正则化和变量选择来获取最优的影像组学特征；S05,利用所述最优的影像组学特征和机器学习方法建立并验证影像组学模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆市中医院 一种预测急性胰腺炎后糖尿病的影像组学模型的构建方法及影像组学模型

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