摘要
本发明涉及一种基于多模型融合的肺结节预警方法及系统,属健康管理领域。其中,该方法包括采集肺结节CT影像并实施标准化处理,生成肺结节解析影像;执行肺结节解析影像的特征识别以生成携带有多维病理特征标签的肺结节标注影像,并架构肺结节时序化数据集;基于肺结节标注影像和肺结节时序化数据集构建肺结节融合预测模型并输出肺结节再标签化病理影像,肺结节融合预测模型集成时序概率预测模型、学习监督模型和再标签化模型;基于肺结节再标签化病理影像构建三维卷积神经网络预警模型,量化恶化风险系数,当恶化风险系数突破预设警戒阈值时触发临床预警机制,本发明实现了通过融合模型对患者肺结节潜在状态的再标签化,完成肺结节预警。
技术关键词
预警方法
影像
三维卷积神经网络
标签
时序
预警模型
特征识别模块
多模型
转移概率矩阵
预警机制
数据
预警模块
动态
瓶颈特征
序列
预警系统
患者
因子
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