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公开(公告)号:CN116342922A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202211604295.4
申请日:2022-12-13
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务模型的智能肝脏影像征象分析及LI‑RADS分类系统,该系统将多期像二维肝脏肿瘤影像输入到多任务卷积神经网络模型中,在主任务中利用该模型自动提取基于LI‑RADS标准的分类任务时所需潜在特征,同时在子任务中提取LI‑RADS标准定义的主要征象分类所需潜在特征,不仅能够实现更高的LI‑RADS分级精度,而且可为医生在临床诊断等实际应用中提供分类依据参考。本发明使用多任务卷积神经网络、基于图像的肿瘤大小自动分析方法,依靠端到端与监督对比学习相结合的方式训练模型,实现可为医生提供判断依据的肝脏肿瘤LI‑RADS分类系统。