龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明公开了基于深度学习方法的ICC病理分化程度预测方法，涉及计算机技术领域，包括S1获取训练数据集；S2训练数据集导入ResNet‑50网络，训练优化获得病理分化程度预测模型；S3获取待预测患者的待预测数据集；S5病理分化程度预测模型对待预测数据集进行预测分析，得到分析结果；S6根据所有的分析结果输出预测结果；通过对患者的CT图像进行分析，得到最后的预测结果作为预测患者的病理分化程度，区别于传统的组织学活检当时，本方法无需侵入患者身体，避免给患者带来生理上的痛苦，而且本方法可以获取病灶情况的时效性强，以便于指导术前治疗方案的制定，选择最佳的治疗方案，以达到最好的治疗效果；亦可以用于患者的预后，了解治疗的效果。
主权项：1.基于深度学习方法的ICC病理分化程度预测方法，其特征在于，包括：S1、获取历史CT图像作为训练数据集；S2、训练数据集导入ResNet-50网络，并对其进行训练优化获得病理分化程度预测模型；S3、获取待预测患者的CT检测报告，将CT检测报告中的所有CT图像作为待预测数据集；S5、病理分化程度预测模型对待预测数据集的每张CT图像进行预测分析，得到分析结果；S6、根据所有的分析结果输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于深度学习方法的ICC病理分化程度预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号