【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于乳腺磁共振和机器学习，具体涉及一种基于影像组学和迁移学习的保乳术切缘阳性多参数预测方法。
技术介绍
1、乳腺癌是女性最高发的恶性肿瘤，也是导致女性死亡的第二大病因。保乳手术(breast-conserving surgery，bcs)因其安全性和全乳切除术相当、美观性更好，而逐渐成为国际认可的早期乳腺癌的标准治疗策略。
2、保乳手术成功的前提和关键是保证切缘阴性。阳性切缘将增加局部复发风险，且不能被后续的放疗等其它治疗所逆转。目前临床上最常用的切缘评估方法为术中冰冻病理和术后石蜡病理。然而病理染色过程复杂、耗时较长，最快速的术中冰冻病理也需要医生和患者在手术台上等待约30min，且假阴性率较高。
3、磁共振(magnetic resonance imaging，mri)是检测乳腺癌最敏感的方法、被推荐用于保乳手术术前标准影像学检查、而且序列众多、信息丰富。目前，基于影像组学的人工智能模型已被大量的应用于乳腺mri的分析，在乳腺癌诊断、分类和疗效评估等多个方面展现出了价值和优势。而目前其与bcs切缘预...
【技术保护点】
1.基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，步骤S12中，所述的一般资料包括年龄、婚育史、绝经状态和乳腺癌家族史；
4.根据权利要求1所述的基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，步骤S2中，训练集和测试集的样本数量比为7：3。<...
【技术特征摘要】
1.基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，步骤s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，步骤s12中，所述的一般资料包括年龄、婚育史、绝经状态和乳腺癌家族史；
4.根据权利要求1所述的基于影像组学和迁移学习模型的保乳手术切缘阳性风险多参数预测方法，其特征在于，步骤s2中，训练集和测试集的样本数量比为7：3。
...【专利技术属性】
技术研发人员：张国君，赵雪，白静雯，杜智铖，范雪琪，彭汶铎，
申请(专利权)人：云南省肿瘤医院昆明医科大学第三附属医院，
类型：发明
国别省市：
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