一种基于循环交叉注意聚类的脑出血异质性量化评估系统

本发明公开一种基于循环交叉注意聚类的脑出血异质性量化评估系统，涉及脑出血评估领域，所述系统包括：影像分割模块，用于采用nnU‑NetV2模型对脑部平扫CT影像进行三维分割，并输出血肿区域及水肿区域的二进制掩码；特征提取模块，用于从掩码区域内提取高维像素特征，并生成初始特征嵌入矩阵；循环交叉注意聚类模块，用于通过多尺度循环EM交叉注意机制动态更新聚类中心，并对特征嵌入矩阵执行聚类分析；异质性评分模块，用于计算信息熵，并生成血肿水肿异质性评分；预后预测模块，用于通过机器学习模型预测血肿扩大风险及神经功能结局。本申请方案能够实现脑出血异质性的客观量化，提升血肿扩大风险及神经功能结局的预测准确性。