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摘要：本发明公开了一种垂体瘤动态风险评估与监控方法及系统，涉及医疗技术领域，所述方法包括：获取垂体瘤动态监测数据，数据处理及特征提取，建立动态监测预测模型，基于预训练BiGRU神经网络注意力模型对垂体瘤进行动态监测预测，计算风险指数。本发明基于预训练的BiGRU神经网络注意力模型并结合了垂体瘤以及周边动脉血管的MRI影像数据以及激素水平数据实现了更加客观、准确的垂体瘤动态风险预测，基于改进的FCM聚类算法根据激素水平数据对血液样本进行聚类，并结合了分层抽样方法，选择了具有代表性的数据进行特征提取，从而改善了后续预测准确度。
主权项：1.一种垂体瘤动态风险评估与监控方法，其特征在于，包括：获取垂体瘤动态监测数据，包括MRI影像数据和激素水平数据；数据处理及特征提取，其中包括MRI影像数据处理及特征提取和激素水平数据处理及特征提取，得到MRI影像数据特征和激素水平数据特征；所述MRI影像数据处理及特征提取包括垂体瘤图像特征提取以及血流信息特征提取，所述垂体瘤图像特征包括大小、形态、位置，所述血流信息特征包括根据颈内动脉和大脑前动脉获得的血流动力学特征，包括血流量、血流阻力、血容积、血管形态；所述激素水平数据处理包括基于改进的FCM聚类算法根据激素水平数据对血液样本进行聚类；建立动态监测预测模型，基于预训练BiGRU神经网络注意力模型对垂体瘤进行动态监测预测；计算风险指数，基于上述得到的MRI影像数据特征和激素水平数据特征输入动态监测预测模型得到垂体瘤风险指数。
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百度查询： 吉林大学 一种垂体瘤动态风险评估与监控方法及系统
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