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公开(公告)号:CN110604550A
公开(公告)日:2019-12-24
申请号:CN201910902822.1
申请日:2019-09-24
Applicant: 广州医科大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及一种肿瘤患者放疗后的临床并发症预测技术,尤指一种基于多模态影像组学特征和放疗剂量学特征的一种肿瘤放疗后正常组织器官并发症的预测方法,主要包括:S1、建立多模态影像数据库;S2、提取肿瘤靶区附近的危及器官的影像数据;S3、提取危及器官的影像组学特征,进行正常器官影像数据的特征提取;S4、根据影像分割结果提取危及器官的影像表型特征的参数;S5、分析影像组学特征;S6、提取危及器官的受照剂量的参数;S7、收集特征,并提取;本发明应用影像组学数据对肿瘤患者放疗、化疗后并发症进行预测,通过可靠安全、高精确读的预测方法可为患者及时提供有效的治疗和干预,减少并发症的发生,从而提高患者治疗效果以及后期生活质量。
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公开(公告)号:CN110604550B
公开(公告)日:2022-06-21
申请号:CN201910902822.1
申请日:2019-09-24
Applicant: 广州医科大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及一种肿瘤患者放疗后的临床并发症预测技术,尤指一种基于多模态影像组学特征和放疗剂量学特征的一种肿瘤放疗后正常组织器官并发症预测模型的建立方法,包括:S1、建立多模态影像数据库;S2、提取肿瘤靶区附近的危及器官的影像数据;S3、提取危及器官的影像组学特征,进行正常器官影像数据的特征提取;S4、根据影像分割结果提取危及器官的影像表型特征的参数;S5、分析影像组学特征;S6、提取危及器官的受照剂量的参数;S7、收集特征并提取;本发明应用影像组学数据对肿瘤患者放疗、化疗后并发症进行预测,通过可靠安全、高精确读的预测方法可为患者及时提供有效的治疗和干预,减少并发症的发生,从而提高患者治疗效果以及后期生活质量。
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