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申请/专利权人：首都医科大学宣武医院
摘要：本发明涉及一种硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法、装置、设备及介质，属于医学影像处理技术领域。本发明技术方案主要包括：获取硬脑膜动静脉瘘病人的样本数据，样本数据包括复查影像数据、临床资料信息；将复查影像数据输入分割编码器，基于分割结果和血管及原病灶位置标注之间的差异确定第一损失值；将多尺度特征输入多模态大模型进行特征融合以获得第一特征向量，将临床资料信息输入多模态大模型以获得第二特征向量，基于第一特征向量和第二特征向量之间的差异确定第二损失值；基于第一损失值和第二损失值对分割编码器进行反向传播训练；基于分割编码器的结果进行分类器的训练；通过训练得到的分类器进行预测。
主权项：1.一种硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取硬脑膜动静脉瘘病人的样本数据，所述样本数据包括复查影像数据、临床资料信息，所述复查影像数据包括血管及原病灶位置标注，所述样本数据还包括对应的复发风险等级标签；将所述复查影像数据输入分割编码器，以获得复查影像数据的多尺度特征和分割结果，基于分割结果和所述血管及原病灶位置标注之间的差异确定第一损失值；将所述多尺度特征输入多模态大模型进行特征融合以获得第一特征向量，将所述临床资料信息输入多模态大模型以获得第二特征向量，基于第一特征向量和所述第二特征向量之间的差异确定第二损失值；基于所述第一损失值和所述第二损失值对所述分割编码器进行反向传播训练，以使得第一损失值以及所述第二损失值之和最小化；将所述复查影像数据输入训练后的所述分割编码器进行图像特征提取，将所述分割编码器的输出输入分类器以获得复发风险等级预测结果，基于所述复发风险等级预测结果和所述复发风险等级标签确定第三损失值，基于所述第三损失值对所述分类器进行反向传播训练；将复查影像数据输入包括训练后的分割编码器和分类器的预测模型，以获得复发风险等级预测结果。
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百度查询： 首都医科大学宣武医院 硬脑膜动静脉瘘复发风险预测方法、装置、设备及介质
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