摘要
本发明公开了一种基于多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测系统,包括:预处理模块、模型训练模块和复发预测模块,使用多期相三通道图像集合对多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型进行训练,训练过程中,使用随机梯度下降算法更新模型参数,得到训练好的多任务协作学习的肝细胞癌早期复发预测模型并进行早期复发预测。提出基于多层级信息指导的特征融合,通过多层级分割信息的位置指导对早期复发预测网络特征进行优化,提升网络的预测能力;提出基于类激活图的分割结果修正模块,通过该模块可以结合分类相关的类激活注意力特征图对分割特征进行改进,提高病灶分割网络的分割结果性能。
技术关键词
编码特征
复发预测模型
预测特征
层级
组合模块
解码器
多任务
肝脏CT影像
编码器
融合特征
通道
图像
预测系统
模型训练模块
更新模型参数
全局平均池化
随机梯度下降
网络
采样模块
系统为您推荐了相关专利信息
节点特征
注意力
预训练模型
译码器结构
滑坡识别方法
中控单元
智能调度系统
会议室
Raft算法
哈希表
商用车整车
集成方法
子系统
整车动力学模型
全局灵敏度分析方法