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申请/专利权人：广东省人民医院

摘要：本发明公开一种基于注意力知识迁移的联合任务鼻咽癌原位复发预测方法，该方法包括下述步骤：获取鼻咽癌的磁共振图像并进行图像预处理；构建ResNet模型作为教师网络模型，构建多任务改进ResUNet模型作为学生网络模型；对ResNet模型和多任务改进ResUNet模型进行训练；通过注意力知识迁移将已学习复发预测知识的教师网络模型的知识迁移至学生网络模型，获得预测分割联合的多任务注意力知识迁移模型；调整复发预测的分类任务、分割任务、教师学生注意力知识迁移任务对应的损失权重，训练得到最终的多任务鼻咽癌复发预测模型，输出鼻咽癌原位复发预测结果。本发明同时兼顾全局与局部信息，增强了模型预测的鲁棒性和准确率。

主权项：1.一种基于注意力知识迁移的联合任务鼻咽癌原位复发预测方法，其特征在于，包括下述步骤：获取鼻咽癌的磁共振图像并进行图像预处理；构建ResNet模型作为教师网络模型，构建多任务改进ResUNet模型作为学生网络模型；所述多任务改进ResUNet模型将单一卷积残差块与全连接层的ResNet架构替换为卷积残差编码器与卷积残差解码器的ResUNet子模型，在卷积残差编码器后增加全局自适应池化与全连接层，构成复发预测的分类任务分支，卷积残差解码器采用上采样与跳跃连接的近似对称解码器结构，构成分割任务分支；所述分类任务分支采用分类二值交叉熵损失，分割任务分支采用分割损失，分割损失包括交叉熵损失和分割集合相似度损失；获取正常的磁共振图像并加入肿瘤复发标签，对ResNet模型进行训练，学习鼻咽癌影像特征与对应复发预测知识；获取正常的磁共振图像并加入肿瘤复发标签，以及获取标注肿瘤分割标签的肿瘤标注图像，对多任务改进ResUNet模型进行训练，学习鼻咽癌复发预测知识以及鼻咽癌影像肿瘤瘤体分割知识；构建教师学生注意力知识迁移任务的损失函数，通过注意力知识迁移将已学习复发预测知识的教师网络模型的知识迁移至学生网络模型，获得预测分割联合的多任务注意力知识迁移模型；调整复发预测的分类任务、分割任务、教师学生注意力知识迁移任务对应的损失权重，训练得到最终的多任务鼻咽癌复发预测模型；基于训练后的多任务鼻咽癌复发预测模型输出鼻咽癌原位复发预测结果。

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