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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及医疗图像技术领域，公开了一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用，包括以下具体步骤：收集CT图像，进行预处理，并将预处理后的CT图像转为二维图像，得到CT图像集；构建包括分为对称的编码器、解码器和特征融合层的分割网络模型；通过训练好的分割网络模型得到CT图像集的预测分割图；提取预测分割图的影像组学特征；构建RU分类器；所述的RU分类器包括并行的包括二分类预测模型的分支和包括辅助函数的分支；获取并预处理待预测的CT图像，依次通过训练好的分割网络模型和RU分类器生成生存分类结果。本发明解决了现有生存预测技术缺乏稳健性、过拟合、泛化能力不足的问题，且具有预测准确度高的特点。
主权项：1.一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法，其特征在于：包括以下具体步骤：收集若干个患者的CT图像，对CT图像进行预处理，并将预处理后的CT图像转为二维图像，得到CT图像集；构建包括分为对称的编码器、解码器和特征融合层的分割网络模型；将CT图像集输入分割网络模型进行训练；通过训练好的分割网络模型得到CT图像集的预测分割图；提取预测分割图的影像组学特征；构建采用Rockafellar-Uryasev损失的RU分类器；所述的RU分类器包括并行的包括二分类预测模型的分支和包括辅助函数的分支；将影像组学特征输入RU分类器中进行训练；获取并预处理待预测的CT图像，依次通过训练好的分割网络模型和RU分类器生成生存分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种基于图像分割与RU分类器的CT图像分类方法及其应用
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