摘要
本申请公开了一种膀胱癌淋巴结转移预测方法、装置、设备及存储介质。本申请通过获取尿液细胞切片图像对应的多个滑窗图像,获取核磁共振影像对应的多个横截面图像;将多个滑窗图像和多个横截面图像进行遍历组合得到多个图像对,每个图像对包括一个滑窗图像和一个横截面图像;提取图像对中滑窗图像的病变细胞特征,提取图像对中横截面图像的病灶区域特征,通过互注意力模型将病变细胞特征和病灶区域特征进行融合得到融合特征;将各个图像对的融合特征进行拼接后输入预先训练的分类网络,得到分类网络输出的膀胱癌淋巴结的转移结果。通过上述技术手段,解决了现有技术中通过单一放射学检测淋巴结转移存在的准确性低的问题,降低误诊或漏诊概率。
技术关键词
注意力模型
特征提取模型
训练样本数据
转移预测方法
分类网络
融合特征
深度特征提取
患者
计算机可执行指令
图像组合
训练算法
漏诊概率
切片
图像获取模块
影像
处理器
像素点
系统为您推荐了相关专利信息
量子态
特征提取模型
模型训练方法
训练样本集
计算机程序指令
性能指标数据
滚动轴承
剩余寿命预测方法
特征提取模型
退化特征
检测水果
水果识别方法
识别系统
图像输入设备
特征提取模型
学习预测方法
多层次
稳定特征
云服务平台
文本特征向量