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公开(公告)号:CN119811664A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411870945.9
申请日:2024-12-18
IPC: G16H50/30 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G16H20/40
Abstract: 本申请公开了一种多源通道融合的放射性口干症深度预测系统,涉及图像处理技术领域,预处理模块,用于获取头颈癌病例放疗前的CT图像、Dose分布图像、GTV和腮腺结构数据以及相应的随访信息并进行数据预处理,划分数据集;多源数据融合模块,分为3D Multi‑GTVCNN模型和3DMulti‑PACNN模型,分别用于融合任意尺寸的CT,Dose,GTV数据和统一尺寸的CT,Dose,腮腺数据;决策融合模块,用于融合两个多源数据模块的预测结果;预测模块,用于预测口干症。本申请创新性地引入了GTV轮廓作为输入,根据不同的数据特点分别训练模型,并通过决策融合提升预测性能,使模型能够提取更加丰富的特征,增加容错率,提高对放射性口干症预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号:CN118098588A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410237894.X
申请日:2024-03-01
IPC: G16H50/30 , G06F18/25 , G06V10/40 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了自适应多模态信息融合的头颈部肿瘤放疗预后预测系统,包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序,其特征在于:所述计算机存储器中存有三个头颈部肿瘤预后预测模型,分别是头颈部肿瘤复发预测模型,头颈部肿瘤转移预测模型和头颈部肿瘤生存状况预测模型;本发明涉及医学大数据信息处理技术领域。该多模态信息融合的头颈部肿瘤放疗预后预测系统,完美解决样本病例存在的模态缺失的问题,通过对多个模态的预测结果进行自适应地融合,可以获得更加精准的复发、转移和生存状况预测结果,有利于提高头颈部肿瘤预后预测系统的临床实际应用性能。
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