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公开(公告)号：CN117115535A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311079184.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 上海交通大学医学院附属仁济医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/26 , G16H30/00
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的前列腺影像检测方法及检测系统，该检测方法包括以下步骤：获取带标记的多模态前列腺数据集，包括结构性成像数据集和功能性成像数据集；将所述多模态前列腺数据集输入至预先构建好的前列腺癌症病灶分割网络模型，最终输出癌症病灶的分割图和PI‑RADs评分；其中，在构建所述前列腺癌症病灶分割网络模型过程中，结构性成像数据集和功能性成像数据集分别采用单通道输入和多通道输入方式输入至模型中，并行计算特征编码以提取高维特征。与现有技术相比，本发明具有有效提升影像检测准确度等优点。
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