【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能医疗，特别是涉及一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法。
技术介绍
1、脑胶质瘤是起源于脑部胶质细胞的一类常见且恶性的脑肿瘤，具有侵袭性强、复发率高和预后较差的特点。临床上，脑胶质瘤的早期准确诊断和有效治疗直接关系到患者的生存率和生活质量。现有的脑胶质瘤诊断主要依赖于影像学技术如磁共振成像(mri)、计算机断层扫描(ct)以及组织病理学检查。这些方法虽然已广泛应用，但仍存在成像分辨率有限、对肿瘤分子层面信息获取不足、操作复杂和侵入性强等问题，限制了对脑胶质瘤微观结构和生物特性的精准分析。
2、随着太赫兹技术的发展，太赫兹波因其非电离辐射、良好的穿透性和对生物组织的高度敏感性，在生物医学领域展现出广阔的应用前景。太赫兹信号能够提供组织水分含量、分子振动和动态变化等多维度信息，有望实现对脑胶质瘤组织的无损、快速和高灵敏度检测。此外，基于太赫兹信号的成像和诊断技术结合现代信号处理与机器学习算法，可以提升脑胶质瘤的鉴别诊断能力，为临床提供更加客观和准确的辅助决策依据。然而，目前针对脑胶质瘤的太赫兹信号检测及其辅助...
【技术保护点】
1.一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，所述步骤2：将每个波段的太赫兹波谱数据转换为像素点，并将像素点按照预设顺序进行排列得到太赫兹波谱图像，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，所述步骤3：提取太赫兹波谱图像的特征值，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，所述步骤4：将太赫兹波谱图像的特征值作为训练样本输入到深度学习模型中进行训练得到...
【技术特征摘要】
1.一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，所述步骤2：将每个波段的太赫兹波谱数据转换为像素点，并将像素点按照预设顺序进行排列得到太赫兹波谱图像，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，所述步骤3：提取太赫兹波谱图像的特征值，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，所述步骤4：将太赫兹波谱图像的特征值作为训练样本输入到深度学习模型中进行训练得到脑胶质瘤病理级别预测模型，包括：
5.如权利要求4所述的一种基于太赫兹信号的脑胶质瘤辅助决策方法，其特征在于，在所述步骤4.2中，利用所述遗传损失函数对bp神经网络进行优化得到脑胶质瘤病理级别预测模型，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：高自远，王镇栋，姚海云，梁兰菊，孙召清，
申请(专利权)人：枣庄学院，
类型：发明
国别省市：
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