基于深度学习影像组学的膀胱癌肌层浸润及预后预测系统及方法

本发明公开了基于深度学习影像组学的膀胱癌肌层浸润及预后预测系统，涉及医疗属于辅助诊断技术领域，本发明通过影像组学方法和深度学习模型分别提取CT影像的影像组学特征和深度学习特征，更加全面的提取了CT影像中的潜在有意义的特征，能进一步提高预测准确性，同时使用了类内相关系数（ICC）分析、t检验、Pearson相关系数、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）、PCA降维、Cox回归等技术对特征进行了更严格的筛选，并在多个外部医疗中心进行了验证。一方面可以极大的降低模型的过拟合风险，另一方面也证明了模型优良的泛化性，模型的使用不会受到医疗环境和CT采集仪器的过多影响，能有效的解决多中心效应产生的误差。