[发明专利]一种癌转移预测影像特征的筛选方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种癌转移预测影像特征的筛选方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取肿瘤患者的第一CT影像特征集合，其中，所述第一CT影像特征集合中包含若干肿瘤患者的CT影像特征信息，所述CT影像特征信息中包含若干CT影像特征；

步骤2、对所述第一CT影像特征集合中的CT影像特征信息进行预设处理，以增加肿瘤患者的CT影像特征信息的随机性，得到第二CT影像特征集合；

步骤3、从所述第二CT影像特征集合中获取影像特征样本集合；

步骤4、将所述影像特征样本集合输入预设的随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对所述影像特征样本集合中的各类CT影像特征进行评分，评分的分值用于指示各类CT影像特征对准确预测癌转移的贡献度；

步骤5、判断所述随机森林分类器是否满足迭代结束条件，若是，则将所述影像特征样本集合中满足预设条件的CT影像特征作为癌转移预测影像特征；若否，则将所述分值低于分数阈值的CT影像特征从所述影像特征样本集合中删除得到新的影像特征样本集合，返回所述步骤4将所述新的影像特征样本集合输入预设的随机森林分类器。

2.根据权利要求1所述的癌转移预测影像特征的筛选方法，其特征在于，所述CT影像特征信息为CT影像特征矩阵，所述对所述第一CT影像特征集合中的CT影像特征信息进行预设处理，以增加肿瘤患者的CT影像特征信息的随机性，得到第二CT影像特征集合包括：

对所述第一CT影像特征集合中各肿瘤患者的CT影像特征矩阵分别进行随机顺序调整得到随机矩阵，将同一肿瘤患者的随机矩阵与CT影像特征矩阵组合作为所述肿瘤患者的新的CT影像特征矩阵，得到第二CT影像特征集合。

3.根据权利要求1所述的癌转移预测影像特征的筛选方法，其特征在于，所述将所述影像特征样本集合输入预设的随机森林分类器，利用所述随机森林分类器对所述影像特征样本集合中的各类CT影像特征进行评分前，还包括:

从所述第二CT影像特征集合中获取影像特征验证集合；

分析所述影像特征验证集合与所述影像特征样本集合中，相同年龄段的肿瘤患者的CT影像特征信息的差异性以及相同性别的肿瘤患者的CT影像特征信息的差异性，若两种差异性中的任意一种不满足预设条件，则调整所述随机森林分类器的参数；其中，所述影像特征验证集合与所述影像特征样本集合的肿瘤患者的数量比在预设比例范围内。

4.根据权利要求3所述的癌转移预测影像特征的筛选方法，其特征在于，所述分析所述影像特征验证集合与所述影像特征样本集合中，相同年龄段的肿瘤患者的CT影像特征信息的差异性以及相同性别的肿瘤患者的CT影像特征信息的差异性，若两种差异性中的任意一种不满足预设条件，则调整所述随机森林分类器的参数包括：

对所述影像特征验证集合与所述影像特征样本集合中，相同年龄段的肿瘤患者的CT影像特征信息，进行假设验证，其中，假设验证的问题为相同年龄段的肿瘤患者的CT影像特征信息存在差异，假设验证的P值设置为sex_p.value>＝0.5；

以及，对所述影像特征验证集合与所述影像特征样本集合中，相同性别的肿瘤患者的CT影像特征信息进行假设验证，其中，假设验证的问题为相同性别的肿瘤患者的CT影像特征信息存在差异，假设验证的P值设置为age_p.value>＝0.5；

在两个假设验证中的至少一个不成立时，调整所述随机森林分类器的参数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的癌转移预测影像特征的筛选方法，其特征在于，在所述步骤4前，还包括：

通过所述随机森林分类器对所述影像特征样本集合中的各类CT影像特征进行评分，获取各类CT影像特征的评分结果中的最高分值，将所述最高分值作为所述分数阈值，继续执行所述步骤4。