[发明专利]一种基于影像数据和深度学习的肿瘤良恶性识别方法和系统有效
申请号: | 202110879294.X | 申请日: | 2021-08-02 |
公开(公告)号: | CN113743463B | 公开(公告)日: | 2023-09-26 |
发明(设计)人: | 刘宏;焦梦磊;王向东;钱跃良 | 申请(专利权)人: | 中国科学院计算技术研究所 |
主分类号: | G06V10/764 | 分类号: | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/25;G06T7/00 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 祁建国 |
地址: | 100080 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提出一种面向医学影像序列的基于深度学习的患者级肿瘤良恶性自动判别方法及系统。首先进行患者影像数据的采集和整理及标注,然后使用肿瘤区域检测模型、序列分类模型、年龄信息这三个信息模块获得不同级别下患者肿瘤良恶性的概率,最后通过多模型加权融合进行患者级肿瘤良恶性综合判别。该技术将有助于在患者早期,基于影像检测数据对肿瘤良恶性进行预判,从而制定相应的治疗方案及提升预后效果,同时也能辅助提高医生早期利用影像数据进行肿瘤良恶性诊断的准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 影像 数据 深度 学习 肿瘤 恶性 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
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