摘要
本申请提供了一种用于胃癌腹膜转移状态识别与PCI评分估算的评估方法,该方法包括:通过接收术前腹部增强CT影像,经重采样、归一化、图像增强与区域注意机制的腹膜自动定位预处理后,从感兴趣区域提取影像组学特征与多尺度卷积神经网络深度特征进行融合,构建基于残差网络/Transformer的二分类模型输出转移状态概率及置信度;同步通过腹膜十三分区定量评估各区域PCI评分,最终整合转移预测结果、PCI空间分布图、可视化热图及模型解释报告形成结构化诊断输出。本申请能够实现转移状态识别与PCI评分量化,解决传统模型功能单一、泛化弱、可解释性低等问题。
技术关键词
深度学习特征
组学特征
CT影像数据
卷积神经网络深度特征
卷积神经网络提取
分区
分类神经网络
融合特征
医院PACS系统
残差网络
胃癌
机器可读指令
图像增强
感兴趣区域提取
空间拓扑结构
语义特征
医院信息系统
语义分割网络