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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种脑侵袭分类和脑膜瘤分级的多任务预测方法，包括三个阶段，在多模态图像特征融合阶段，不同模态的图像特征被分别提取并进行融合。在特征解耦阶段，引入对比学习技术，通过对比损失函数使针对同一任务的任务特定特征与对齐的任务共享特征比针对不同任务的任务特定特征与对齐的任务共享特征更相似，从而加强每个任务特定特征的预测能力。在多任务预测阶段，主预测分支将对应同一任务的任务特定特征与对齐的任务共享特征融合，对两个任务同时预测。本发明为同时考虑脑侵袭分类和脑膜瘤分级的多任务预测方法，脑侵袭分类和脑膜瘤分级的术前预测对医生了解病人病情从而实施精准治疗和预后有重要的指导作用，具有重要的临床应用价值。
主权项：1.一种脑侵袭分类和脑膜瘤分级的多任务预测方法，其特征在于，任务特定特征与任务共享特征的解耦与对比学习，包括如下步骤：步骤一，多模态脑部MRI提取与融合；通过相同结构但参数独立的神经网络对不同模态的脑部MRI图像进行特征提取，然后将提取到的不同模态特征进行融合；步骤二，特征解耦；将步骤一中得到的融合特征解耦为任务特定特征以及任务共享特征，其中任务特定特征只能完成某个特定的分类任务——脑侵袭分类或脑膜瘤分级，而任务共享特征可以完成两个分类任务；通过分析任务共享特征与任务特定特征之间的关系引入对比学习技术从而对每个任务特定特征的预测能力进行加强；步骤三，多任务预测；包括主预测分支以及辅助预测分支；其中，辅助预测分支由任务特定特征进行对应任务的单独预测；主预测分支将步骤二得到的对齐的任务共享特征分别与对应的任务特定特征融合，完成对脑侵袭分类以及脑膜瘤分级两个任务的同时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种脑侵袭分类和脑膜瘤分级的多任务预测方法
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