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申请/专利权人：浙江省肿瘤医院;中国科学院杭州医学研究所
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的宫颈癌预后全自动预测方法，采用UNet网络分割模型代替人工勾画影像肿瘤区域，极大地减少了人工勾画成本，并且减轻因个体差异而导致的肿瘤区域偏差的问题，从而减少因肿瘤区域的偏差导致的特征缺失，此外，本发明基于VIT构建了预后预测模型，通过模型的自我学习来提取特征，并筛选出合适特征降维成最终的预测结果，模型能够较好的拟合数据并具有良好的泛化能力。
主权项：1.一种基于深度学习的宫颈癌预后全自动预测模型的构建方法，其特征在于，包括：获取患者影像序列及临床数据；确定所述患者影像序列及临床数据中的肿瘤区域，得到患者影像数据；计算所述患者影像数据的掩码，使用所述患者影像数据及所述患者影像数据的掩码训练分割模型；使用所述分割模型获取待预测患者影像序列的肿瘤掩码；筛选出肿瘤区域最大的影像并裁剪出肿瘤区域；提取肿瘤区域影像特征并训练预后预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江省肿瘤医院 中国科学院杭州医学研究所 一种基于深度学习的宫颈癌预后全自动预测方法
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