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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于多模态融合的头颈部鳞状细胞癌复发率预测方法、系统、设备及介质，其方法为：获取HNSCC患者的CT和PET图像数据以及对应的标签信息并进行数据预处理；构建双输入的3D卷积神经网络模块，实现多模态特征信息的有效融合；针对数据集正负样本不平衡问题，选取合适的参数优化方法和评价指标，优化并确定模型参数；使用训练好的模型对这些数据进行分类，从而实现对患者是否存在复发的预测；其系统、设备及介质基于上述方法进行基于多模态融合的头颈部鳞状细胞癌复发率预测；本发明具有更好的特征提取与融合效果，能够全自动地、更精准地预测HNSCC患者的复发率，为临床医生提供更可靠的决策依据，有望在提高患者预后和治疗效果方面发挥重要作用。
主权项：1.一种基于多模态融合的头颈部鳞状细胞癌复发率预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、获取HNSCC患者的CT和PET图像数据以及对应的标签信息，对获取到的CT和PET图像进行预处理操作，保持数据的一致性和准确性并减少非病灶区域的影响；步骤2、构建双输入的3D卷积神经网络模块，实现多模态特征信息的有效融合，以便更好地提取CT和PET图像的时空特征；步骤3、对步骤2处理后的深度学习模型进行训练，针对数据集正负样本不平衡问题，选取合适的参数优化方法和评价指标，优化并确定模型参数；步骤4、使用步骤3训练好的模型对这些数据进行分类，从而实现对患者是否存在复发的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于多模态融合的头颈部鳞状细胞癌复发率预测方法、系统、设备及介质
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