一种基于LightGBM和特征融合的食管静脉曲张分类系统
基本信息
| 申请号 | CN202010534911.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111881724B | 公开（公告）日 | 2022-06-28 |
| 申请公布号 | CN111881724B | 申请公布日 | 2022-06-28 |
| 分类号 | G06V20/40（2022.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/26（2022.01）I;G06V10/40（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G16H50/20（2018.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 乔建苹;李立娟;高艳景;林译肯 | 申请（专利权）人 | 山东师范大学 |
| 代理机构 | 济南圣达知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 250014山东省济南市历下区文化东路88号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于LightGBM和特征融合的食管静脉曲张分类系统，包括分割模块对CT图像中肝、脾和食管的感兴趣区域进行分割提取；特征提取模块对每个部位的感兴趣区域图像进行放射组学特征提取；第一权重分配模块对每个部位的放射组学特征分配相等权重得到第一特征矩阵；第二权重分配模块根据每个部位的放射组学特征采用LightGBM方法判断每个部位对患食管静脉曲张的重要性，根据重要性对每个部位的放射组学特征加权融合得到第二特征矩阵；分类模块将第一特征矩阵和第二特征矩阵分别训练LightGBM分类模型，对待测CT图像是否患食管静脉曲张进行分类。在放射组学基础上构建基于LightGBM和特征融合的食管静脉曲张分类模型，既发挥每个部位的重要性，又提高分类性能。 |
