[发明专利]一种用于肝癌患者PD-1和PD-L1表达的无创预测方法在审
| 申请号： | 202310130457.3 | 申请日： | 2023-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN116309359A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 徐礼锋;张峰;解天舒;刘明;龚海刚 | 申请（专利权）人： | 衢州市人民医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;A61B6/00;G01N33/574;G16H20/40;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/048;G06N3/0895;G06N3/096 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 叶明博 |
| 地址： | 324000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于肝癌患者PD‑1和PD‑L1表达的无创预测方法，包括：利用自监督对比学习帮助模型提取肝癌患者CT图像中的PD‑1和PD‑L1表达的深层表示，使用补丁洗牌增强模型学习CT图像中PD‑1和PD‑L1表达本地局部特征的能力，引入未标记的训练图像用于自我监督训练；将肝癌患者的CT图像输入预测模型中，通过迁移学习策略同时获得其PD‑1和PD‑L1表达的概率，选择所有图像中概率高的前k个图像，计算其平均值作为最终概率。本发明通过自监督对比学习策略来提高深度学习模型提取CT图像深层表示的能力，引入了补丁洗牌的数据增强方法，以丰富训练CT图像的特征模式，增强模型的局部特征表示的提取能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 肝癌 患者 pd l1 表达 预测 方法 | ||
【主权项】：
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