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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明公开了一种适用于对肝内胆管癌分化程度进行预测的方法，通过引入了一种名为SiameseNet的双分支深度神经网络，采用多实例学习来减轻肿瘤异质性导致的性能下降。本发明所提出的方法通过交叉注意力机制整合来自两种不同模态的图像信息，最终实现高性能的预测网络，曲线下面积和受试者工作特征曲线用于评估模型性能。本发明所提出的网络在测试队列中的准确度为86.0％，曲线下面积为86.2％，敏感性为84.6％，特异性为86.7％。该模型可帮助医生及时评估患者肿瘤分化程度，制定个性化诊疗方案。
主权项：1.一种适用于对肝内胆管癌分化程度进行预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：1数据处理：从原始腹部CT切片中提取两种模态信息，所述模态信息包括易识别图像、难识别图像；2将所述步骤1得到的易识别图像、难识别图像送入CNN网络进行特征提取，得到特征向量；3将所述步骤2得到的特征向量送入交叉注意力模块进行计算，通过交叉注意力模块将两种模态的特征向量融合成多个实例特征；4将所述步骤3得到的实例特征通过注意力聚合模块合并为一个包特征；5将所述步骤4得到的包特征通过非线性分类头传递，获取最终的分类结果。
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百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种适用于对肝内胆管癌分化程度进行预测的方法
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