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一种基于全肝影像和深度学习的全自动肝癌复发风险预测系统及装置 

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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全肝影像和深度学习的全自动肝癌复发风险预测系统及装置,包括:增强CT肝脏自动分割模块,用于基于增强CT图像获取全肝掩码;增强CT肝癌自动分割模块,用于基于增强CT图像和全肝掩码获取肝癌掩码;基于全肝影像和深度学习的复发风险预测模块,用于基于增强CT图像和全肝掩码获取全肝感兴趣区域,并结合肝癌掩码作为共同输入,预测风险评分,并生成与复发风险相关的显著性图。本发明通过对包括肿瘤在内的全肝影像区域建模分析,充分挖掘肿瘤内和肿瘤外肝脏实质中重要的复发风险相关信息,该系统性能超出了传统临床模型和基于肿瘤的模型,并且具有全自动和非侵入性的优点,有助于改进对肝癌患者的个性化管理。

主权项:1.一种基于全肝影像和深度学习的全自动肝癌复发风险预测系统,其特征在于,该系统包括:增强CT肝脏自动分割模块,用于基于增强CT动脉期和门脉期图像获取全肝掩码;增强CT肝癌自动分割模块,用于基于增强CT动脉期和门脉期图像和全肝掩码获取肝癌掩码;基于全肝影像和深度学习的复发风险预测模块,用于基于增强CT动脉期和门脉期图像和全肝掩码获取动脉期和门脉期全肝感兴趣区域,并结合肝癌掩码作为共同输入,对动脉期和门脉期图像经由卷积神经网络依次产生的多个分辨率的特征图分别进行特征提取,每次提取的动脉期和门脉期的特征图分别进行期相间特征融合和输出尺度特异特征向量,不同尺度特异特征向量合称多尺度特征,期相间特征融合后生成新的动脉期和门脉期特征图用于下一层卷积,最后一层卷积生成的动脉期和门脉期特征图进行拼接融合后得到主干特征向量,该主干特征向量与多尺度特征拼接后输入多层全连接得到全肝影像特征,其后再输入一层全连接层,预测并输出复发风险评分,该复发风险评分越高表示复发风险越高。

全文数据:

权利要求:

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