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公开(公告)号：CN114638814B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210315512.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06T5/92 , G06T5/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像的结直肠癌自动分期方法、系统、介质及设备，该方法包括下述步骤：CT图像预处理构建初始数据集；进行数据清洗，修正数据集中的正负样本比例；数据集进行数据增强；利用CBAM注意力机制对通道特征和空间特征进行重要性筛选，并使用残差连接；选择预测概率最大的类别作为每个元素的最终预测类别，以确定输出图像的结直肠肿瘤区域和非直肠肿瘤区域的位置；对预测图像使用分块推理方法；基于数据融合思想将包含肿瘤区域的CT图像和原始CT图像进行通道维度的合并，输入到优化3D U‑Net分割模型中进行推理，得到最终的结直肠癌分期结果。本发明能更好地利用CT图像的空间信息，提高对分期结果的识别精度。
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公开(公告)号：CN115100165A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210787519.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于肿瘤区域CT图像的结直肠癌T分期方法及系统，该方法包括下述步骤：对CT图像标注并构建原始数据集；利用标注的掩膜图像提取肿瘤区域CT图像，并对肿瘤区域CT图像进行预处理；将肿瘤区域CT图像与T分期结果一一对应，进行数据集的构建；构建一个由多注意力机制融合的改进DenseNet三维卷积分类网络，提高密集层的通道筛选能力和过渡块的信息筛选能力，从而提高结直肠癌T分期模型的训练效果；本发明利用测试数据增强思想，从多角度进行模型预测，提高结直肠癌T分期的预测效果。
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公开(公告)号：CN115100165B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202210787519.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于肿瘤区域CT图像的结直肠癌T分期方法及系统，该方法包括下述步骤：对CT图像标注并构建原始数据集；利用标注的掩膜图像提取肿瘤区域CT图像，并对肿瘤区域CT图像进行预处理；将肿瘤区域CT图像与T分期结果一一对应，进行数据集的构建；构建一个由多注意力机制融合的改进DenseNet三维卷积分类网络，提高密集层的通道筛选能力和过渡块的信息筛选能力，从而提高结直肠癌T分期模型的训练效果；本发明利用测试数据增强思想，从多角度进行模型预测，提高结直肠癌T分期的预测效果。
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公开(公告)号：CN114638814A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210315512.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像的结直肠癌自动分期方法、系统、介质及设备，该方法包括下述步骤：CT图像预处理构建初始数据集；进行数据清洗，修正数据集中的正负样本比例；数据集进行数据增强；利用CBAM注意力机制对通道特征和空间特征进行重要性筛选，并使用残差连接；选择预测概率最大的类别作为每个元素的最终预测类别，以确定输出图像的结直肠肿瘤区域和非直肠肿瘤区域的位置；对预测图像使用分块推理方法；基于数据融合思想将包含肿瘤区域的CT图像和原始CT图像进行通道维度的合并，输入到优化3D U‑Net分割模型中进行推理，得到最终的结直肠癌分期结果。本发明能更好地利用CT图像的空间信息，提高对分期结果的识别精度。
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