公开(公告)号：CN113205150B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202110558478.6

申请日：2021-05-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 栗伟 ,  王珊珊 ,  刘佳叶 ,  冯朝路

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G16H30/20 ,  G16H50/20 ,  G16H10/20

Abstract: 本发明提供一种基于多时相融合的多任务分类系统及方法，涉及深度学习技术领域。本发明通过动态的更新每个任务的权重来提高多个临床指标的预测准确性。将MRI放射组学映射到相关的临床指标上可以提高多个任务的预测性能。结合放射组学的相关性，通过多任务学习联合预测指标，对肿瘤的最佳治疗是重要的，还可根据多个临床指标进行临床决策。

公开(公告)号：CN113205150A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110558478.6

申请日：2021-05-21

Applicant: 东北大学

Inventor： 栗伟 ,  王珊珊 ,  刘佳叶 ,  冯朝路

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  G16H50/20 ,  G16H10/20

Abstract: 本发明提供一种基于多时相融合的多任务分类系统及方法，涉及深度学习技术领域。本发明通过动态的更新每个任务的权重来提高多个临床指标的预测准确性。将MRI放射组学映射到相关的临床指标上可以提高多个任务的预测性能。结合放射组学的相关性，通过多任务学习联合预测指标，对肿瘤的最佳治疗是重要的，还可根据多个临床指标进行临床决策。