[发明专利]基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置有效
| 申请号： | 202111314523.X | 申请日： | 2021-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN114267443B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 李建鹏;刘锐豪;黄炳升;曹康养;潘兆宏;岳沛言;冯仕庭;石思雅;周健;邹玉坚 | 申请（专利权）人： | 东莞市人民医院;深圳大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 温宏梅 |
| 地址： | 523059 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置，所述方法包括获取待预测的胰腺图像，控制所述预测网络模型基于所述胰腺图像，确定所述胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别。本实施通过采用基于深度学习的预测网络模型对胰腺图像进行学习，可以学习到胰腺图像中的图像特征，并基于学习到的图像特征预测胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别，从而可以提高胰腺癌纤维化程度的预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胰腺 肿瘤 纤维化 程度 预测 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
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