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申请/专利权人：上海市同仁医院
摘要：本发明公开了一种基于影像组学的甲状腺乳头状癌分子分型预测方法，通过迁移学习方法提取超声图像的深度学习影像组学特征，构建并验证了预测基于前期发明的甲状腺微小乳头状癌新分子分型的在线无创模型，同时在两个大型队列中评估了其预测长期无病生存的性能，可用于辅助甲状腺乳头状癌患者术前手术和术后治疗的临床决策。本发明可用于帮助区分复发风险不同的甲状腺癌患者，同时已成功在网页部署，是评估甲状腺乳头状癌患者预后的简便且有效的工具，在指导甲状腺乳头状癌个体化诊疗方面具有巨大潜力。
主权项：1.一种基于影像组学的甲状腺乳头状癌分子分型预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集甲状腺乳头状癌患者的组织样本，对所述组织样本进行全转录测序，得到基因表达数据，根据所述基因表达数据确定甲状腺乳头状癌的分子分型；获取甲状腺乳头状癌患者历史预设时间段内的超声图像数据，通过迁移学习方法对所述超声图像数据进行特征提取，得到深度学习影像特征；基于过滤法对所述深度学习影像特征的强相关变量进行识别，对所述强相关变量进行去除操作，得到降冗深度学习影像特征；引入回归分析方法，基于降冗深度学习影像特征建立甲状腺乳头状癌分子分型预测模型，并在网页上部署所述预测模型；对所述预测模型进行预后价值评估，得到预后价值评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海市同仁医院 基于影像组学的甲状腺乳头状癌分子分型预测方法及系统
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