公开(公告)号：CN115881312A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202110936944.X

申请日：2021-08-16

Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院

Inventor： 童彤 ,  李梦蕾 ,  龚敬 ,  孙轶群 ,  胡飞翔 ,  张换 ,  胡婷丹 ,  蔡崇鹏 ,  李悦

IPC: G16H70/60 ,  G16H50/30 ,  G16H30/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  A61B6/00

Abstract: 本发明提供了一种II期结直肠癌预后预测方法、预测系统、智能终端和计算机可读存储介质。本发明通过融合CT扫描原发病灶和周围淋巴结的影像组学特征和深度学习特征，建立了II期CRC患者的预后预测模型，相较于单一影像组学模型或者单一深度学习模型，本申请的联合模型的预测效能最高，提供了II期结直肠癌患者的术前、非侵入性性、可重复性的预后预测方法，辅助临床筛选出预后不良的高危患者，及时协助制定临床治疗决策，实现精准用药。

公开(公告)号：CN119418087A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411321358.4

申请日：2024-09-23

Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院

Inventor： 童彤 ,  龚敬 ,  蔡崇鹏 ,  胡婷丹 ,  孙轶群

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/098 ,  G06T7/10 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/74 ,  G06N3/084 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776

Abstract: 本发明提供一种基于MR影像多任务门控注意力网络的直肠癌T分期预测方法，包括以下步骤：首先对原始直肠MR影像进行预处理，并裁剪出直肠肿瘤的3D图像块；其次，构建分割‑分类多任务门控注意力融合网络，设定多任务融合损失函数；然后，在利用数据增强方法扩增训练样本库的基础上，运用自监督和联合学习方法训练模型；最后，利用训练好的多任务门控注意力网络输出直肠癌T分期预测概率。本发明的方法自动化程度高，提高了直肠癌T分期风险预测的精度。