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申请/专利权人：复旦大学附属肿瘤医院
摘要：本发明公开了一种识别TNBC的影像组学模型、构建方法、介质及装置。该模型包括11个预测TNBC的影像组学特征，以及含有该11个预测TNBC的影像组学特征xk、对应系数βk、截距β0的公式I；公式I为：q＝11+expβ0+β1x1+β2x2+…+βkxk；其中，k为取值1～11的整数，exp表示以自然常数e为底的指数函数。本发明所涉及的识别TNBC的影像组学模型将人工智能技术应用到临床医学领域，具有便捷、无创的优点，可在空芯针穿刺等术前确定乳腺癌分子分型之前先行预测三阴性乳腺癌，更有利于患者选择合适的治疗策略。
主权项：1.一种识别TNBC的影像组学模型，其特征在于，包括：11个预测TNBC的影像组学特征，如下表所示；以及公式I：q＝11+expβ0+β1x1+β2x2+…+βkxk，其中，xk表示所述预测TNBC的影像组学特征，βk表示对应系数，β0表示截距为2.6087610，k为取值1～11的整数，exp表示以自然常数e为底的指数函数，xk和βk具体如下表所示：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学附属肿瘤医院 识别TNBC的影像组学模型、构建方法、介质及装置
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