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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于超声影像组学特征注意力网络的HER2状态改变预测方法，包括步骤，勾画乳腺癌超声图像中的肿瘤区域；利用影像组学技术实现超声图像影像组学特征的提取，得到影像组学特征矩阵；对影像组学特征矩阵特征选择，构成关键特征矩阵；再输入到带有注意力机制的网络模块，输出与HER2状态改变相关的带有注意力权重的关键特征矩阵；最后，利用全连接神经网络对所述带有注意力权重的关键特征矩阵进行训练，进而得到乳腺癌HER2状态是否改变的预测。本发明实现了影像组学技术与深度学习模型相结合进行HER2状态改变相关特征的选择和学习，并通过全连接神经网络对HER2状态在新辅助治疗后是否改变的预测。
主权项：1.一种基于超声影像组学特征注意力网络的乳腺癌HER2状态改变预测方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1，勾画乳腺癌超声图像中的肿瘤区域，进而分割出肿瘤区域并转成神经影像信息学技术倡议格式的肿瘤区域图像；步骤2，提取所述肿瘤区域图像的影像组学特征，得到影像组学特征矩阵X；步骤3，对所述影像组学特征矩阵X进行特征选择，得到关键特征矩阵步骤4，将关键特征矩阵输入带有注意力机制的网络模块，对不同关键特征的注意力加权，输出与HER2状态改变相关的带有注意力权重的关键特征矩阵；步骤5，利用全连接神经网络对所述带有注意力权重的关键特征矩阵进行训练，得到分类结果，进而实现乳腺癌HER2状态是否改变的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于影像组学注意力网络的HER2状态改变预测方法
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