公开(公告)号：CN118644711A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410688383.X

申请日：2024-05-30

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)

Inventor： 龚海刚 ,  冯发智 ,  王晓敏 ,  解天舒 ,  刘明辉 ,  邓佳丽 ,  刘念伯 ,  刘明

IPC: G06V10/764 ,  G16H30/00 ,  G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种适用于对肝内胆管癌分化程度进行预测的方法，通过引入了一种名为SiameseNet的双分支深度神经网络，采用多实例学习来减轻肿瘤异质性导致的性能下降。本发明所提出的方法通过交叉注意力机制整合来自两种不同模态的图像信息，最终实现高性能的预测网络，曲线下面积和受试者工作特征曲线用于评估模型性能。本发明所提出的网络在测试队列中的准确度为86.0％，曲线下面积为86.2％，敏感性为84.6％，特异性为86.7％。该模型可帮助医生及时评估患者肿瘤分化程度，制定个性化诊疗方案。