公开(公告)号：CN116798628A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310794200.8

申请日：2023-06-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 龚海刚 ,  王晓敏 ,  刘明辉 ,  夏文涛 ,  刘念伯 ,  刘明

IPC: G16H50/30 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于深度学习方法的ICC病理分化程度预测方法，涉及计算机技术领域，包括S1获取训练数据集；S2训练数据集导入ResNet‑50网络，训练优化获得病理分化程度预测模型；S3获取待预测患者的待预测数据集；S5病理分化程度预测模型对待预测数据集进行预测分析，得到分析结果；S6根据所有的分析结果输出预测结果；通过对患者的CT图像进行分析，得到最后的预测结果作为预测患者的病理分化程度，区别于传统的组织学活检当时，本方法无需侵入患者身体，避免给患者带来生理上的痛苦，而且本方法可以获取病灶情况的时效性强，以便于指导术前治疗方案的制定，选择最佳的治疗方案，以达到最好的治疗效果；亦可以用于患者的预后，了解治疗的效果。