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申请/专利权人：东莞市人民医院;深圳大学

摘要：本申请公开了一种基于深度语义特征的影像组学胎盘植入预测方法及装置，所述方法包括获取胎盘影像数据；提取所述胎盘影像数据的深度语义特征以及影像组学特征；对所述深度语义特征和所述影像组学特征进行筛选，以得到目标特征；基于所述目标特征预测所述胎盘影像数据对应的植入类别。本申请通过将影像组学特征和深度语义特征来进行联合，可以得到维度层次丰富的特征信息，然后再基于特征信息进行胎盘植入预测，可以提高胎盘植入预测的准确性。

主权项：1.一种基于深度语义特征的影像组学胎盘植入预测方法，其特征在于，所述方法包括：提取胎盘影像数据的深度语义特征以及影像组学特征；对所述深度语义特征和所述影像组学特征进行筛选，以得到目标特征；基于所述目标特征预测所述胎盘影像数据对应的植入类别；所述对所述深度语义特征和所述影像组学特征进行筛选，以得到目标特征具体包括：分别对所述深度语义特征和所述影像组学特征进行方差齐性校验，以得到深度语义特征中的各深度语义特征的校验值和影像组学特征中的各影像组学特征的校验值；基于深度语义特征的校验值对深度语义特征进行筛选以得到目标深度语义特征，并基于各影像组学特征的校验值对影像组学特征进行筛选以得到目标影像组学特征；将所述目标深度语义特征和所述目标影像组学特征进行拼接，以得到目标特征；所述提取所述胎盘影像数据的深度语义特征具体包括：将所述胎盘影像数据输入预设的语义特征提取模块，通过所述特征提取模块确定所述胎盘影像数据的深度语义特征；其中，所述语义特征提取模块包括编码器和自适应平均池化层，所述编码器包括第一特征提取单元以及若干级联的第二特征提取单元，第一特征提取单元与位于最前的第二特征提取单元相连接，位于最后的第二特征提取单元与所述自适应平均池化层相连接；所述第二特征提取单元包括最大池化层和第一特征提取单元；所述第一特征提取单元包括两个级联的卷积块，所述卷积块包括依次级联的卷积层、批归一化层和激活函数层；所述语义特征提取模块的确定过程具体包括：基于预设的分割训练集对第一预设网络模型进行训练得到分割网络模型，其中，所述分割网络模型包括所述编码器；提取所述分割网络模型的编码器，并将所述编码器与自适应平均池化层连接，以形成所述语义特征提取模块；所述分割网络模型还包括解码器；所述解码器包括第一上采样单元、若干级联的第二上采样单元以及卷积单元；所述第一上采样单元与位于最后的第二特征提取单元相连接；所述第一上采样单元与位于最前的第二上采样单元相连接，位于最后的第二上采样单元与卷积单元相连接；若干第二特征提取单元中除位于最后的第二特征提取单元外的各第二特征提取单元与各第二上采样单元一一对应且跳跃连接；第一特征提取单元与所述卷积单元跳跃连接；其中，所述第二上采样单元包括第一特征提取单元和上采样层；所述卷积单元包括卷积层和第一特征提取单元。

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