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发明

一种基于多模态深度学习的胃癌TNM分期预测系统

2023-04-28 09:39:39 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202111481494.6
  • 公开（公告）日：2024-09-10
  • 公开（公告）号：CN114171187A
  • 申请人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态深度学习的胃癌TNM分期预测系统，包括数据采集模块、图像预处理模块、文本预处理模块、预测模型训练模块和预测模块，上述模块应用时包括以下步骤：CT图像与文本数据的采集与数据清洗；对CT图像进行预处理，提取标记数据，建立mask图像并与原图相乘后获得有效识别区域；对文本数据利用机器学习中的XGBoost和LightGBM算法进行预训练，获得特征重要性排序，从而获得有效数据样本；对图像与文本数据的深浅层次特征进行深度学习，利用卷积神经网络进行训练，获得正确TNM时期的分类结果。本发明较传统人工识别有着更多的模态参考依据，具有非常高的识别准确度，可以减少专业医生的业务负担，解决我国医疗资源不均衡的现况。

专利内容

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114171187 A (43)申请公布日 2022.03.11 (21)申请号 202111481494.6 G06F 16/35 (2019.01) G06T 7/00 (2017.01) (22)申请日 2021.12.06 G06T 7/13 (2017.01) (71)申请人 浙江大学 G16H 30/20 (2018.01) 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 G06V 10/764 (2022.01) 路866号 G06V 10/82 (2022.01) (72)发明人 吴健　陈潇俊　余日胜　沈可人　 G06N 3/04 (2006.01) 应豪超　 G06N 3/08 (2006.01) G06N 20/20 (2019.01) (74)专利代理机构 杭州天勤知识产权代理有限 公司 33224 代理人

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