摘要
本发明提供一种基于深度学习的脑出血血肿扩大预测系统及其方法,系统包括:数据获取模块,用于获取患者的基线CT图像和临床数据;图像预处理模块,用于对CT图像进行标准化处理;特征提取模块,采用深度卷积神经网络从CT图像中提取影像特征;特征融合模块,用于融合影像特征与临床特征、放射学特征;预测模块,基于融合后的特征预测血肿扩大的风险。系统通过提取病变最大层面最大化捕捉3D空间信息,在预测血肿扩大方面显示出强大的可靠性能、高解释性和临床可用性,显著优于临床医生的预测,预测概率与实际概率在多个数据集上都达到了合理的一致性,可作为临床决策支持系统使用,有潜力改善患者预后。
技术关键词
深度卷积神经网络
特征提取模块
CT切片
临床决策支持系统
预测系统
图像
数据获取模块
蛛网膜下腔出血
差分隐私保护
影像
重采样方法
中心服务器
映射技术
基线
CT设备
风险
患者