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申请/专利权人：山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院)
摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，提供了基于CT图像的单一基因突变状态预测方法、系统及产品，其技术方案为每个特征分层结构中，将输入该层的图像块或从上一层提取得到的特征，经过多尺度卷积和通道注意力机制，捕捉图像的多尺度特征，将每个特征分层结构提取的图像的多尺度特征，经过优化后的SwinTransformerBlock提取图像的深层特征，融合多尺度特征和对应提取得到的深层特征后，经过CBAM模块，对提取的通道和空间的特征进行自适应性优化，优化了特征的通道和空间关系，增强了模型对图像中细节特征的捕捉能力和对关键生物标记的关注，提高了分类的准确性，解决了KRAS单一基因突变状态预测困难的问题。
主权项：1.基于CT图像的单一基因突变状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取非小细胞肺癌患者的CT图像；基于非小细胞肺癌患者的CT图像和训练后的KRAS基因单一突变状态预测模型，预测得到KRAS单一基因突变状态；其中，所述KRAS基因单一突变状态预测模型的构建过程包括：经过多个特征提取分层结构得到不同尺度的图像特征表示；将不同尺度的图像特征表示，经过优化后的SwinTransformerBlock提取图像的深层特征；将每个特征分层结构提取得到的多尺度特征表示和对应提取得到的深层特征通过残差连接相加，经过CBAM模块，沿着通道和空间这两个维度，对提取的通道和空间的特征进行自适应性优化后进行下采样得到该层的输出特征；将上一层的输出特征作为下一层的输入，逐层提取后送入分类层输出最终的状态预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院) 基于CT图像的单一基因突变状态预测方法、系统及产品
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