一种基于混合影像组学模型的卵巢肿瘤交恶性分类系统

本发明公开了一种基于混合影像组学模型的卵巢肿瘤交恶性分类系统。一方面，将Med3D网络中的骨干网络作为深度特征提取器构建目标网络，并用多模态3D磁共振影像数据对目标网络进行微调训练得到相应的卵巢肿瘤分类网络，以用于获取深度特征以及肿瘤分类结果。另一方面，提取肿瘤感兴趣区域的组学特征，并得到组学预测模型对应的肿瘤分类结果。此外，将深度特征和组学特征进行融合并通过KNN分类算法得到相应的分类结果。最后，根据以上三个分类结果的加权平均得到最终的卵巢肿瘤交恶性分类结果。本发明通过综合多种模型和算法，实现对卵巢肿瘤患者的多模态MRI影像数据进行更加全面的特征挖掘和分析，从而提高最终的卵巢肿瘤分类效果。