申请/专利权人：中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所)

申请日：2022-01-21

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114529718B

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06T7/00;G16H50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.06.10#实质审查的生效;2022.05.24#公开

摘要：本发明公开一种结外鼻型NKT细胞淋巴瘤诊断与预后模型的构建方法包括以下步骤：S1、获取鼻咽患者队列的MRI影像学诊断或者病理学诊断，得到影像学图数据集，并将影像学图数据集作为原始数据集；S2、将上述S1中的原始数据集分为训练集及内部验证集，采用训练集训练3D‑CNN模型，构建初步AI诊断模型；S3、通过内部验证集对初步AI诊断模型进行初步验证，并通过优化以及交叉验证提高初步AI诊断模型的灵敏度及特异度；S4、收集外部符合纳入标准的鼻咽MRI影像学图，形成外部验证集，并通过外部验证集对AI诊断模型进行外部验证，验证后得到最终AI诊断模型。本发明通过AI诊断模型对患者进行鉴别；能减少漏诊率、误诊率；并指导早期患者的分层治疗。

主权项：1.一种结外鼻型NKT细胞淋巴瘤诊断模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取鼻咽患者队列的MRI影像学诊断或者病理学诊断，得到影像学图数据集，并将影像学图数据集作为原始数据集；其中，获取鼻咽患者队列的MRI影像学诊断或者病理学诊断包括：存在鼻咽部受累的患者，且患者的病理诊断为结外鼻型NKTCL，需行鼻咽MRI平扫+增强影像学检查诊断；存在鼻咽部受累的患者，且患者的病理诊断为鼻咽癌，并行鼻咽MRI平扫+增强影像学检查诊断；影像学诊断或者病理学诊断为良性病变的患者，且患者经鼻咽MRI平扫+增强影像学检查诊断；S2、将上述S1中的原始数据集分为训练集及内部验证集，采用训练集训练3D-CNN模型，构建初步AI诊断模型；所述3D-CNN模型使用self-constrained3DDenseNet模型算法，其采用端到端多任务学习网络架构，由编码器模块及解码器模块组成；S3、通过内部验证集对初步AI诊断模型进行初步验证，并通过优化以及交叉验证提高初步AI诊断模型的灵敏度及特异度；S4、收集外部符合纳入标准的鼻咽MRI影像学图，形成外部验证集，并通过外部验证集对AI诊断模型进行外部验证，验证后得到最终AI诊断模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学肿瘤防治中心(中山大学附属肿瘤医院、中山大学肿瘤研究所) 一种结外鼻型NK/T细胞淋巴瘤诊断与预后模型的构建方法

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