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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开基于多任务学习的前列腺偶发癌预测方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：对前列腺偶发癌患者和良性前列腺增生患者的mpMRI图像进行预处理，通过细粒度的分割得到重叠的补丁块；S2：将所述S1中重叠的补丁块输入到层级Transformer编码器中来获取不同分辨率的多层次特征图；S3：将所述S2中得到的多层次语义特征图，进行上采样得到相同维度特征，然后进行拼接，形成新的特征图。本发明方便实现前列腺偶发癌预测。
主权项：1.基于多任务学习的前列腺偶发癌预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对前列腺偶发癌患者和良性前列腺增生患者的mpMRI图像进行预处理，通过细粒度的分割得到重叠的补丁块；S2：将所述S1中重叠的补丁块输入到层级Transformer编码器中来获取不同分辨率的多层次特征图；S3：将所述S2中得到的多层次语义特征图，进行上采样得到相同维度特征，然后进行拼接，形成新的特征图；S4：将所述S3得到的结果分别输入到前列腺移行区分割通道和前列腺偶发癌预测通道，设计两个通道的损失函数和联合优化函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 基于多任务学习的前列腺偶发癌预测方法及系统
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