[发明专利]一种基于机器学习的门脉高压无创评估方法及系统有效
| 申请号： | 202110938393.0 | 申请日： | 2021-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN113658700B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 黄晓铨;陈世耀 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属中山医院 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H30/20;G06T7/11;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/774;G06N3/0464;G06N20/20 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的门脉高压无创评估方法及系统,属于医学图像处理技术领域。方法包括：S1：获取门脉高压症的图像数据并对所述图像数据进行预处理；S2：对预处理后的图像数据运用卷积神经网络进行病灶区域分割，得到门脉高压病灶区域；S3：对所述门脉高压病灶区域进行影像组学特征提取和特征矩阵构建，采用集成学习训练多个基础分类器，得到门脉高压无创评估模型；S4：调用所述门脉高压无创评估模型，对待评估的图像数据进行评估，输出门脉高压无创评估结果。本发明具有较高的灵敏度和准确性，可以帮助指导PH患者的快速诊断，进而缩短PH患者的治疗时间，具有较好的临床实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 高压 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
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