一种基于核磁共振结构影像加权的决策支持方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010342792.6
IPC分类号：G06T7/00;G16H50/20;G16H10/20;G16H10/60;G06N5/00;G06N7/00
申请日期：
2020-04-27
申请人：
中国科学院计算技术研究所

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于核磁共振结构影像加权的决策支持方法及系统
申请号	CN202010342792.6	申请日期	2020-04-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-11	公开/公告号	CN111652843A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;G;1;6;H;1;0;/;2;0;;;G;1;6;H;1;0;/;6;0;;;G;0;6;N;5;/;0;0;;;G;0;6;N;7;/;0;0查看分类表>
申请人	中国科学院计算技术研究所	申请人地址	北京市海淀区中关村科学院南路6号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学院计算技术研究所	当前权利人	中国科学院计算技术研究所
发明人	赵地;刘瑶;谭光明
代理机构	北京律诚同业知识产权代理有限公司	代理人	祁建国

摘要

本发明提出一种基于核磁共振结构影像加权的决策支持方法及系统，包括：使用已标注核磁共振结构影像作为训练数据，对卷积神经网络模型进行预训练，得到决策支持模型；根据待分析对象的临床资料通过数据库查询，得到该待分析对象患病的前置概率；采用深度学习和统计回归的方法，提取该待分析对象核磁共振结构影像的量化特征，将该量化特征作为权重引入该决策支持模型，将该前置概率输入至该决策支持模型，得到该待分析对象的疾病决策支持结果。本发明提供的种基于核磁共振结构影像加权的阿尔茨海默病早期预测的方法具有更高的准确率、假阴性率和假阳性率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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