基于医学影像识别的肝脏纤维化预测方法

本发明提出基于医学影像识别的肝脏纤维化预测方法，涉及影像识别技术领域，包括：S1、从已确诊纤维化的历史病历数据中回溯性收集多模态医学影像集，并将医学影像集和确诊的纤维化程度对应起来，以生成影像‑标签对；S2、对医学影像集进行预处理，包括去噪、对比度增强和肝脏区域分割；S3、构建预测模型，预测模型以多路径注意力U‑Net网络为框架，将预处理后的医学影像集划分为训练集和验证集，对预测模型进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练好的预测模型；S4、获取新医学影像，将其输入训练好的预测模型，得到肝脏纤维化预测结果。本发明能克服现有技术中分割与分类任务分离、评估精度不足等问题。