摘要
本发明涉及智慧医疗与人工智能领域,公开基于AI影像识别的胃窦癌伴幽门梗阻术前精准评估系统,包括:数据获取与预处理模块,获取患者的结构化临床数据和多模态影像数据并进行预处理;病灶识别与分割模块,采用改进的nnU‑Net框架对预处理后的影像数据进行病灶识别与分割处理;特征提取与筛选模块,从分割结果中提取影像特征并筛选出与临床指标相关的特征;多模态特征融合模块,将筛选后的影像特征与经过预处理后的结构化临床数据进行特征融合;多任务风险评估模块,采用半结构化分布回归方法建立多参数风险预测模型,输出多任务预测结果;评估报告生成模块,生成结构化评估报告。实现对胃窦癌患者的智能化精准化术前评估和术后风险预测。
技术关键词
评估系统
多模态特征融合
多任务
风险预测模型
特征选择方法
回归方法
形态学特征
模块
多模态影像数据
组学特征
多参数
临床信息系统
注意力机制
效应
报告
高维特征向量
统计学特征
系统为您推荐了相关专利信息
多任务学习方法
参数
双线性插值算法
状态空间模型
多尺度特征
季节性ARIMA模型
反馈控制策略
传感器节点
节点特征
控制系统
解码图像
特征提取模块
病灶分割方法
图像分割
多模态特征融合