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申请/专利权人：喀什地区第一人民医院
摘要：本发明公开了一种基于平扫CT图像的肝癌TNM分期预测方法及系统，属于肝癌TNM分期预测技术领域，包括：收集临床病例的平扫CT和增强CT的图像数据，进行预处理后进行图像对齐，并对增强CT的肝癌区域进行标注；构建由编码器和双解码器组成的双任务神经网络，通过平扫CT生成增强CT将平扫CT深度特征中引入增强CT影像特征，提取肝癌感兴趣区域；通过反向传播算法进行网络参数的端到端优化，得到平扫CT影像的深度特征；基于深度特征，将平扫CT作为输入，利用生成的标签提取平扫CT的肝癌区域，通过影像组学方式提取组学特征与上述深度特征融合，用于对平扫CT的肝癌TNM分期预测。本发明提高了肝癌分期预测的效率和准确性。
主权项：1.一种基于平扫CT图像的肝癌TNM分期预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集临床病例的平扫CT和增强CT的图像数据，进行预处理后进行图像对齐，并对所述增强CT的肝癌区域进行boundingbox标注；构建由编码器和双解码器组成的双任务神经网络，通过平扫CT生成增强CT将平扫CT深度特征中引入增强CT影像特征，构建检测模型，提取肝癌感兴趣区域；通过反向传播算法进行网络参数的端到端优化，得到平扫CT影像的深度特征；基于所述深度特征，将所述平扫CT作为输入，利用生成的boundingbox提取平扫CT的肝癌区域，通过影像组学方式提取组学特征与上述深度特征融合，用于对所述平扫CT的肝癌TNM分期预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 喀什地区第一人民医院 一种基于平扫CT图像的肝癌TNM分期预测方法及系统
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