一种基于深度学习模型的肾癌复发风险预测方法

本发明提供了一种基于深度学习模型的肾癌复发风险预测方法，涉及深度学习技术领域，所述方法包括：收集用于肾癌高复发风险预测的图像数据集；对收集的多期态增强CT图像进行配准；构建并训练肾肿物自动检测分割模型；进行ROI定位裁剪及质量控制；基于多模态卷积神经网络构建肾癌复发风险预测的深度学习模型，通过构建的预测网络模型实现肾癌复发风险预测。本发明通过深度学习模型分析肾癌患者多期相增强CT图像，预测肿瘤术后复发风险，为临床医生制定个体化随访方案及辅助治疗决策提供客观依据，避免低危患者的过度治疗和高危患者的治疗不足。