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申请/专利权人：四川省肿瘤医院
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的乳腺癌保乳术前精准影像辅助决策系统。属于影像学技术领域。一种基于深度学习的乳腺癌保乳术前精准影像辅助决策系统，包括临床信息收集模块、影像学信息收集模块、多维度数据融合与分析模块；数据分析模块根据影像专家判定的靶肿瘤区域，获取融合靶肿瘤中间区域影像学特征、临床病理特征等多维度特征，得到靶肿瘤边缘区域向周围空间延伸的癌细胞残留风险概率的梯度信息。本申请所提供的技术方案中，数据分析模块能够将肿瘤靶区的边缘划分为多个三维空间的判定影像区域，每个判定区域都会计算对应的细胞残留概率的梯度信息，所以能够以此准确的描绘出靶肿瘤外侧边缘在三维立体空间存在癌细胞残留的概率。
主权项：1.一种基于深度学习的乳腺癌保乳术前精准影像辅助决策系统，其特征在于，包括：临床信息收集模块，用于收集患者的临床信息，以生成患者临床信息的临床特征；影像学信息收集模块，用于收集患者的MRI图像，并对MRI图像进行肿瘤靶区的勾画和靶区切割，得到肿瘤靶区的影像学特征；数据分析模块，分别与临床信息收集模块和影像学信息收集模块信号连接；数据分析模块，将肿瘤靶区的边缘划分为若干个判定区域；数据分析模块根据判定区域的影像学特征和患者的临床特征，得到边缘区域向外延伸区域的癌细胞残留概率的梯度信息。
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权利要求：
百度查询： 四川省肿瘤医院 基于深度学习的乳腺癌保乳术前精准影像辅助决策系统
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