摘要
本发明提供一种基于多模态深度学习的头颈肿瘤智能辅助分析方法和系统,通过引入预训练的分割模型、多模态深度学习模型的预训练、高效的数据集构建与标注方案,以及全面的模型训练和性能验证方法,构建多模态头颈肿瘤分析模型并用于临床头颈肿瘤的特征识别和诊疗策略的预测推荐。基于头颈肿瘤分割模型,建立指导精准治疗的分类模型,让模型在各种类型的头颈肿瘤影像数据上具有高分割精度和稳定性,且多模态头颈肿瘤分析模型经过预训练和多模态的整体独立训练,能够使得多模态头颈肿瘤分析模型经过多重矫正训练,使其具备高预测准确率并能有效区分不同治疗方式和预后情况的能力。
技术关键词
多模态深度学习
头颈
辅助分析方法
临床检查数据
智能辅助分析系统
计算机可读取存储介质
计算机可读指令
肿瘤影像数据
识别患者
性能验证方法
电子病历
标签
图像分割
数据采集模块
报告
电子设备
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多模态深度学习
智能动态调度方法
动态调度系统
多模态数据采集
全局资源分配
多模态深度学习
数字孪生技术
深度强化学习
分布式数据共享
编码机制
数据全生命周期
数据归档
数据安全性
动态权限管理系统
数据存储
基因高表达
标志物
头颈部鳞状细胞癌
预后预测模型
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检索系统
系统运维监控
智能推荐系统
紫外光谱成像技术
级联分类器