一种基于深度学习的子宫内膜癌的检测方法和系统

本发明提供一种基于深度学习的子宫内膜癌的检测方法和系统，涉及癌症检测技术领域，所述方法包括：获取初步调查数据；确定初步调查结果；确定是否需要进行组织病理检测；如果需要进行组织病理检测，则获取待测患者的宫腔镜引导活检数据，确定组织病理确诊结果；确定是否需要进行进一步检测；如果需要进行进一步检测，则获取待测患者的患者生理状态资料、医学影像资料和实验室检测资料；确定患者生理状态影响系数；通过已训练的肿瘤恶化时间预测模型对医学影像资料、实验室检测资料和患者生理状态影响系数进行处理，确定预测肿瘤恶化时间；确定子宫内膜癌危险系数；生成检测报告。根据本发明，可提高子宫内膜癌的检测结果的准确性。