基于深度学习与数字孪生的脑瘤分级评估方法

本发明涉及脑部肿瘤分级领域，具体涉及一种基于深度学习与数字孪生的脑瘤分级评估方法。技术方案包括获取脑部组织CT图像数据，并进行预处理；构建肿瘤数字孪生体三维模型，采用滤波反投影算法对预处理后的二维CT图像进行三维逆向重建，得到对应的三维数据，将三维数据UE，基于UE的可视化开发框架构建虚拟仿真实验环境，构建肿瘤数字孪生体三维模型；制作数字孪生数据集，选择深度学习模型，并将域对抗层引入该深度学习模型，进行训练；在深度学习模型训练结束后，基于遗传算法调整构建肿瘤数字孪生体三维模型所需的参数组，获取最优参数组，基于最优参数组动态更新肿瘤数字孪生体三维模型。本发明适用于脑部肿瘤分级。