[发明专利]一种基于迁移学习来预测下咽癌患者预后生存时间的方法

权利要求书

1.一种基于迁移学习来预测下咽癌患者预后生存时间的方法，其特征在于：所述方法实施过程如下：

(1)MRI图像T1的Dicom文件，进行MRI图像校正，之后转化成普通图像格式；

(2)通过CNN来读取矫正后的图像，并转化成特征向量；

(3)将提取的特征向量在神经网络中对神经网络进行训练，完成下咽癌患者预后时间的分类。

2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习来预测下咽癌患者预后生存时间的方法，其特征如下：在(1)中，读取MRIdicom文件进行图像校正，之后转化成普通图像格式，其具体过程为：

a.将dicom文件合成为nii文件；

b.将nii文件整体进行灰度不均匀图像校正，从而得到校正后的nii文件；

c.校正后的nii文件转化成普通格式图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习来预测下咽癌患者预后生存时间的方法，其特征如下：在(2)中，通过CNN来读取矫正后的图像，并转化成特征向量，具体过程为：

通过非对称卷积核对图像的进行卷积，获取特征向量，之后通过一系列的池化操作进行不断降低特征向量的维数，最后得到指定维数的特征向量。

4.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习来预测下咽癌患者预后生存时间的方法，其特征如下：在(3)中，将提取的特征向量在神经网络中对神经网络进行分类训练，具体流程如下：

采用的神经网络是全连接网络，学习率随训练次数而不断衰减提高神经网络的准确性，从而完成训练模型的分类，再把测试集数据输入训练好的模型中，最终完成预后时间的分类。