公开(公告)号：CN115762748A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211150941.4

申请日：2022-09-21

Applicant: 中山大学附属第六医院 ,  华南农业大学

Inventor： 袁紫旭 ,  陈灿 ,  王辉 ,  李康顺 ,  曹务腾 ,  吴志杰 ,  蔡建 ,  王文祥 ,  蔡宗禄 ,  刘铎 ,  邝颖仪 ,  王盛宇 ,  邵碧艳

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供结直肠癌CRS根治程度预测模型的训练、使用方法及系统，包括：获取结直肠癌病例的病历数据；对每个结直肠癌病例的腹膜转移相关指标进行筛选，得到第一训练集；将第一训练集输入到第一深度学习模型进行训练；将每个结直肠癌病例的CT图像作为第二训练集输入第二深度学习模型进行训练；将每个结直肠癌病例对应的第一特征向量和第二特征向量进行拼接得到第三特征向量集；将第三特征向量集划分为训练集和验证集；将训练集输入第三深度学习模型训练，得到收敛的第三深度学习模型；将验证集输入收敛的第三深度学习模型进行验证，根据验证结果进行优化。本发明融合多模态特征预测，能有效地对结直肠癌CRS根治程度进行评分。