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一种基于多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测系统 

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申请/专利权人:之江实验室

摘要:本发明公开了一种基于多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测系统,包括:预处理模块、模型训练模块和复发预测模块,使用多期相三通道图像集合对多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型进行训练,训练过程中,使用随机梯度下降算法更新模型参数,得到训练好的多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型并进行早期复发预测。提出基于多层级信息指导的特征融合,通过多层级分割信息的位置指导对早期复发预测网络特征进行优化,提升网络的预测能力;提出基于类激活图的分割结果修正模块,通过该模块可以结合分类相关的类激活注意力特征图对分割特征进行改进,提高病灶分割网络的分割结果性能。

主权项:1.一种基于多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测系统,其特征在于,包括:预处理模块,用于获得M张多期相肝脏CT影像,将同一位置的平扫期、动脉期与门脉期的影像按照RGB三个通道合并为一个多期相三通道图像,得到多期相三通道图像集合;并得到每一张多期相三通道图像的早期复发预测标签和标注结果;模型训练模块,使用多期相三通道图像集合对多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型进行训练,训练过程中,使用随机梯度下降算法更新模型参数,得到训练好的多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型;所述多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型包括肝细胞癌病灶分割网络、早期复发预测网络和基于类激活图的分割结果修正模块;所述肝细胞癌病灶分割网络包括分割编码器和分割解码器;所述早期复发预测网络包括的卷积层、多层级信息指导的特征融合模块、残差块组合总模块、全局平均池化层和全连接层;所述基于类激活图的分割结果修正模块包括类激活图生成模块和分割结果改进模块;复发预测模块,用于基于训练好的多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型进行早期复发预测。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 之江实验室 一种基于多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测系统

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