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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于图像和病理组学深度神经网络的直肠癌疗效预测系统，涉及医疗辅助系统技术领域，包括：数据采集模块，用于获取患者直肠癌手术前、后的MRI图像数据，患者诊断和治疗过程的文本数据，以及患者的病理信息统计数据；图像处理分支，用于提取图像特征；动态编码模块，用于得到补全序列的图像特征向量；自然语言处理分支，用于学习过程特征；统计信息处理分支，用于学习统计特征；门控融合网络模块，用于将补全序列的图像特征向量、过程特征和统计特征进行融合，输出得到直肠癌疗效预测结果。本系统实现了疗效预测结果最大限度的不受数据残缺的影响，保证预测的鲁棒性，实现更大的信息增益。
主权项：1.一种基于图像和病理组学深度神经网络的直肠癌疗效预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取患者直肠癌手术前、后的MRI图像数据，患者诊断和治疗过程的文本数据，以及患者的病理信息统计数据；图像处理分支，用于从患者直肠癌手术前、后的MRI图像数据提取图像特征；动态编码模块，用于基于图像特征得到最终动态编码，并将最终动态编码与图像特征合并输出得到补全序列的图像特征向量；自然语言处理分支，用于从患者诊断和治疗过程的文本数据学习过程特征；统计信息处理分支，用于从患者的病理信息统计数据学习统计特征；门控融合网络模块，用于将补全序列的图像特征向量、过程特征和统计特征进行融合，输出得到直肠癌疗效预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于图像和病理组学深度神经网络的直肠癌疗效预测系统
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