基于深度学习的动脉瘤检测及破裂风险评估方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的动脉瘤检测及破裂风险评估方法及系统，涉及医学影像分析技术领域，包括：多模态医学影像数据集，进行去噪处理，计算相似性并增强图像纹理和结构信息，进行标准化处理，进行前景分割，得到感兴趣区域；添加至三维稠密连接网络模型中，提取多尺度特征，构建多尺度血管分割模型，获取血管内血流速度和压力信息，计算剪切应力分布和血流动力学特征，生成血管树并转化为邻接矩阵，进行编码学习，得到综合特征表示；添加至集成学习模型中，进行重要性分析，生成分类器预测结果，进行组合，生成定量评估结果，通过生存分析模型预测得到动脉瘤破裂时间窗口和长期预后情况，生成当前患者的个性化评估报告。