异常组织生长预测与模型训练方法及相关产品

本公开提供一种异常组织生长预测与模型训练方法及相关产品。该异常组织生长预测模型训练方法的一具体实施方式通过利用多次医学检查影像和相应异常组织分割结果，采用时序特征提取网络学习不同层次的时序特征，并利用第一层时序特征预测异常组织的生长概率值，利用第二层时序特征预测异常组织的边界相关信息，以及利用最后一层时序特征预测异常组织的生长后影像和生长后分割结果，既利用了不同检查时间的检查结果，又通过生长后边界相关信息对异常组织生长预测模型进行约束，可以使得生长概率预测模型学习到异常组织边界相关信息，进而在异常组织即使体积发生微小变化也能准确预测异常组织生长事件。