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申请/专利权人：南昌大学第一附属医院
摘要：本发明提供一种垂体瘤语义分割与术中脑脊液漏预测模型，包括多任务深度神经网络、临床数据特征筛选模块、多层感知器；多任务深度神经网络以预处理后的MRI图像序列为输入，采用卷积块或者Transformer块提取预处理后的MRI图像序列的多尺度特征，并对多尺度特征进行融合，基于融合后的特征，构建垂体瘤语义分割头和脑脊液漏分类头，从而得到垂体瘤的语义分割结果和脑脊液漏的初步预测结果；临床数据特征筛选模块用于采用Pearson相关系数和距离相关数筛选出目标临床数据特征；多层感知器以目标临床数据特征和脑脊液漏的初步预测结果为输入，输出脑脊液漏的最终预测结果。本发明能够实现有效的语义分割，且提升基于MRI图像进行脑脊液漏预测的准确性和敏感性。
主权项：1.一种垂体瘤语义分割与术中脑脊液漏预测模型，其特征在于，包括多任务深度神经网络、临床数据特征筛选模块、多层感知器；所述多任务深度神经网络为多尺度的神经网络，所述多任务深度神经网络以预处理后的MRI图像序列为输入，采用卷积块或者Transformer块提取预处理后的MRI图像序列的多尺度特征，并对多尺度特征进行融合，得到融合后的特征，再基于融合后的特征，构建垂体瘤语义分割头和脑脊液漏分类头，从而得到垂体瘤的语义分割结果和脑脊液漏的初步预测结果；所述临床数据特征筛选模块用于采用Pearson相关系数和距离相关数筛选出目标临床数据特征；所述多层感知器以目标临床数据特征和脑脊液漏的初步预测结果为输入，输出脑脊液漏的最终预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学第一附属医院 一种垂体瘤语义分割与术中脑脊液漏预测模型
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