公开(公告)号：CN115713505A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211426718.8

申请日：2022-11-15

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 丁大伟 ,  万子烁 ,  高宇 ,  周大彪

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/54 ,  G06V10/77 ,  G06T17/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于聚焦交叉熵的多元特征融合的脑膜瘤分级方法及系统，包括：首先，采用伯努利试验对脑部磁共振影像组学特征进行相关性分析，以增强特征选择的可解释性；其次，采用预设的深度学习模型提取影像三维语义特征；然后，采用预设的模型对多元特征进行融合，并构建新型交叉熵损失对模型进行优化，以解决高低分级比例悬殊的问题；最后，构建脑膜瘤病理分级辅助诊断系统，可输出患者的分级结果与三维焦点图，以进一步增强系统的可解释性。本发明可根据磁共振影像对脑膜瘤病理分级做出判断，具有较高的准确性与较强的可解释性。