基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置
公开
摘要
本申请公开了一种基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置，所述方法包括获取待预测的胰腺图像，控制所述预测网络模型基于所述胰腺图像，确定所述胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别。本实施通过采用基于深度学习的预测网络模型对胰腺图像进行学习，可以学习到胰腺图像中的图像特征，并基于学习到的图像特征预测胰腺图像中的胰腺肿瘤区域以及所述胰腺肿瘤区域对应的纤维化级别，从而可以提高胰腺癌纤维化程度的预测的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的胰腺肿瘤纤维化程度预测方法及相关装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114267443A
申请号 ：
CN202111314523.X
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-11-08
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李建鹏刘锐豪黄炳升曹康养潘兆宏岳沛言冯仕庭石思雅周健邹玉坚
申请人 ：
东莞市人民医院;深圳大学
申请人地址 ：
广东省东莞市万江街道新谷涌万道路78号
代理机构 ：
深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
温宏梅
优先权 ：
CN202111314523.X
主分类号 ：
G16H50/20
IPC分类号 ：
G16H50/20 G06T7/00 G06T7/11 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/20
用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统
法律状态
2022-04-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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