一种构建肺肿瘤良恶性预测模型的方法

摘要

本发明公开了一种构建肺肿瘤良恶性预测模型的方法。该方法包括如下步骤：(1)选取肺肿瘤病人样本，对肺肿瘤病人的肺部区域进行电子计算机断层扫描(CT)，获得相应的CT图像；(2)对步骤(1)获得的CT图像进行勾画，分割肺部病变区域，得到标记的病灶区域；(3)从标记的病灶区域提取定量的影像特征；(4)采用Lasso算法进行特征选择；(5)将选择的特征数据作为输入，使用梯度下降算法对Logistic回归进行参数优化，最后使用Logistic训练得到肺肿瘤良恶性预测模型。本发明构建肺肿瘤良恶性预测模型的方法简单，耗时短，预测模型准确度高，可以应用于肺肿瘤良恶性的定性诊断。