摘要
本发明实施例提供了一种基于多维度特征融合的术后功能性肾实质保留体积预测模型应用方法及其应用系统,涉及术后肾实质保留体积预测模型应用技术的技术领域。其方法包括:获取CT图像数据;通过第一模型对CT图像数据进行预处理;对预处理结果进行多维度特征提取处理,以得到放射组学特征以及手工特征;将预处理结果、放射组学特征以及手工特征输入至预设的深度学习模型,以得到潜在特征;并对潜在特征进行降维处理,以得到深度学习特征;将所述深度学习特征、所述放射组学特征以所述及手工特征输入至预设的回归器进行术后功能性肾实质保留体积预测,以得到目标预测结果。通过本发明,解决了术后肾实质体积预测精度的问题,进而达到了提高术后肾实质体积预测精度的效果。
技术关键词
组学特征
手工特征
CT图像数据
深度学习特征
多维度特征提取
肿瘤
深度学习模型
短距离
掩膜
肾集合系统
模态特征
纵轴
空间分布特征
融合特征
ROI图像
交互结构
可读存储介质
特征提取模块
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计算机断层扫描
放射性肺炎
组学特征
感兴趣
计划
实时测量方法
深度学习语义分割
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骨骼三维模型
轮廓图像数据
CT图像数据
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特征值
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语义
监督系统
项目
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时间序列特征
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