基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法

本发明涉及医学影像组学分析技术领域，具体涉及基于胰腺血管周围脂肪影像特征的术区炎症程度分级方法，包括以下步骤：通过统计学方法确定用于胰腺术区炎症程度分级的临床危险因素；通过TotalSegmentator分割模型、nnUNet分割框架以及区域生长算法的结合，在预处理后的CT静脉期影像和静脉期影像中，分别分割出ROI 1~6，并提取跨区域影像组学特征；通过多种机器学习算法，基于所述跨区域影像组学特征和临床危险因素，构建炎症程度分级模型。本发明在结合危险因素和影像组学特征构建的融合模型中，使用回顾性研究发现临床危险因素，同时临床危险因素和影像组学特征采用注意力机制拼接处理，保证融合模型的炎性轻重程度分级精度和效率。