一种子宫肌瘤多模态评估方法及装置

    公开(公告)号:CN119540167A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411581462.7

    申请日:2024-11-07

    Abstract: 本发明公开了一种子宫肌瘤多模态评估方法及相关装置,其中方法包括:获取女性患者的盆腔CT和MRI影像数据,影像数据包括T2WI与CE‑T1WI的不同序列图像;将盆腔CT和MRI影像数据输入多模态子宫肌瘤融合分割模型,提取并标注子宫肌瘤的多维定量特征,其中,多模态子宫肌瘤融合分割模型包括输入层、可变形卷积层、RPN区域层、RoI区域选择层、多模态特征提取网络以及输出层;将多维定量特征、患者的的年龄和激素水平输入子宫肌瘤复发风险预测模型,得到子宫肌瘤的术后复发风险概率。本发明通过多模态子宫肌瘤融合分割模型提取形状、纹理、信号强度分布及扩散系数定量特征,揭示肌瘤的微观结构和生物学特性,进一步提高子宫肌瘤术后复发风险预测精度。

    一种早期卵巢功能不全预测评估方法及装置

    公开(公告)号:CN119673441A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411624873.X

    申请日:2024-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种早期卵巢功能不全预测评估方法及装置,其中方法包括:获取患者的临床、影像参数;将患者的卵巢影像数据输入至卵巢矩阵提取网络模型,得到形态纹理特征,卵巢矩阵提取网络模型包括MRI序列输入层、slices划片层、矩阵特征融合层以及多个卷积层与融合层组成的反馈网络;形态纹理特征包括灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、灰度相依矩阵以及邻域灰度差分矩阵;将临床参数数据与形态纹理特征输入早期卵巢功能不全预测模型,输出早期卵巢功能不全的预测结果;早期卵巢功能不全预测模型包括多个内部残差网络、EMP模型、LMP模型以及VGG‑16网络。本发明通过卵巢矩阵提取网络模型和早期卵巢功能不全预测模型,进一步提高了早期卵巢功能不全的预测精度。

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