基于CNN和影像组学特征融合的乳腺癌组织病理学分级方法
授权
摘要
本发明涉及CNN及图像分类识别技术领域，尤其涉及基于CNN和影像组学特征融合的乳腺癌组织病理学分级方法。本发明提出通过构建特征融合的CNN模型判断钼靶影像的乳腺癌组织病理学等级，利用钼靶肿瘤区域提取的灰度特征、纹理特征和小波特征，通过LASSO logistic回归模型进行特征筛选，选出与乳腺癌组织病理学等级相关性大的特征，再通过将CNN提取的高层语义特征和筛选出的影像组学特征在网络新添加的全连接层进行特征融合，而拟合得到特征融合的CNN模型用来识别乳腺癌组织病理学等级。本发明能够直接对患者扫描的乳腺钼靶图像进行分析判断患者所处的乳腺癌组织病理学等级，在保证判别精度的同时进一步缩短了判别时间。
基本信息
专利标题 ：
基于CNN和影像组学特征融合的乳腺癌组织病理学分级方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108898160A
申请号 ：
CN201810555876.0
公开（公告）日 ：
2018-11-27
申请日 ：
2018-06-01
授权号 ：
CN108898160B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
陈健闫镔曾磊海金金乔凯徐静波高飞徐一夫谭红娜梁宁宁
申请人 ：
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请人地址 ：
河南省郑州市高新区科学大道62号
代理机构 ：
郑州大通专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈勇
优先权 ：
CN201810555876.0
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06K9/32 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2018-12-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20180601
申请日 : 20180601
2018-11-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
