摘要
本发明属于脑胶质瘤微环境技术领域,具体涉及一种结合超体素和图嵌入的脑胶质瘤微环境特征学习方法。该发明,充分融合了局部特征、侵袭动态以及全局空间结构,形成了一个多维度、综合性的微环境表征,为精准诊断和治疗提供了丰富的信息基础,通过对肿瘤核心区、浸润区以及正常组织的精细划分,能够更准确地描述肿瘤的生物学行为及其对周围组织的影响,有助于评估侵袭性和预后,利用超体素图嵌入技术,有效捕捉了图像中的空间、纹理和形态信息,这种图结构的构建能够更直观地反映复杂的微环境关系,提升模型的判别能力,通过引入学习补偿机制,实现了特征学习过程的动态优化。
技术关键词
三维医学图像数据
特征学习方法
脑胶质瘤
嵌入特征
肿瘤
多模态
组织
形态学特征
强度特征向量
核心
纹理特征
微环境技术
补偿值
坐标
边缘轮廓
策略
学习终端
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